已验证65% 置信事实精确时间

大语言模型基于历史训练数据，存在无法获取实时数据、无法触及非公开专有企业数据的知识局限性

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/24

首次发现

来源

RAG检索增强生成详解：原理、工作流程与核心优势

bilibiliAI小公举-timi2026/7/9

相关事实

已验证大语言模型存在两个天然短板：知识截止于训练时间无法获取最新信息，以及只能生成文本无法直接执行操作81% 相似待验证大语言模型在训练中学习的是语言模式而非事实数据库，因此可能自信地生成不存在的案例引用、错误的法条编号或虚构的合同先例80% 相似待验证大语言模型是无状态的，每次对话结束后默认不保留记忆，且训练数据存在截止日期无法获取实时信息78% 相似待验证大语言模型的知识固化在权重参数中，知识更新必须重新训练或微调，无法像数据库那样实时写入78% 相似待验证大语言模型存在三大缺陷：知识陈旧（存在截止日期，无法获取实时数据）、缺乏私有数据、过于被动76% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/607113

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/607113

MCP

get_claim(id=607113)