待验证50% 置信事实精确时间
技能文件的name和description字段构成一个轻量级的检索增强生成（RAG）系统，Agent先根据description判断相关性再按需加载完整内容，避免上下文污染
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/30
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Skills系统的底层技术与RAG（检索增强生成）密切相关，涉及向量数据库（如Chroma、Pinecone）的嵌入检索73% 相似待验证检索增强生成（RAG）技术让Agent每次推理前从向量库中检索最相关的历史信息片段注入上下文72% 相似待验证检索增强生成（RAG）的核心流程分为三步：将知识库文档切分并向量化存储、检索语义最相关片段、将片段作为上下文注入LLM提示词72% 相似待验证references目录本质上是一个局部知识库，Agent执行Skill时会将相关文档内容加载到上下文窗口，与RAG检索增强生成机制紧密相关71% 相似已验证检索增强生成（RAG）通过向量数据库将代码库切分为语义片段，在 AI 处理具体任务时动态检索最相关的内容注入上下文71% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/826313MCP
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