待验证50% 置信事实精确时间
claim-overlap 评分器将答案拆解为词元或 n-gram 片段计算重叠比率，其思路与 ROUGE 指标家族（尤其 ROUGE-1、ROUGE-2）一脉相承
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/16
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在RAG场景中，分块大小、检索Top-K数量、相似度阈值、是否引入Rerank重排序模型等参数相互影响，没有通用最优解59% 相似待验证传统RAG依赖分块检索，将文档切分成片段后通过向量相似度匹配返回最相关段落，无法捕捉实体之间的逻辑关系和因果链条56% 相似待验证召回加重排（Recall + Rerank）先用 embedding 或关键词检索召回 Top 10 候选，再交给大模型做最终裁决，与RAG思路一致56% 相似待验证分数归一化面临的挑战是当某个知识库中没有真正相关文档时，归一化后的最高分仍可能被推高到与其他库相关结果同一水平，导致无关结果的高分假象56% 相似待验证重排序（Reranking）技术先用粗检索召回大量候选片段，再用精排模型重新评分，只保留最相关内容送入模型56% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/927974MCP
get_claim(id=927974)