待验证50% 置信事实精确时间
Context.dev 推出的 Answers 可以通过一次 API 请求完成搜索、网页抓取和 LLM 抽取的完整研究流程
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/20
首次发现
有效期至：2026/12/19
来源
涉及实体
相关事实
待验证ToolContext不仅能获取自定义元数据，还能访问当前的聊天记录State，包含用户提示词、大模型响应、工具调用参数等完整对话上下文信息72% 相似待验证RAG的核心思路是在将用户问题交给LLM之前，先从外部知识库中检索最相关的文本片段作为上下文送入模型，以回答训练数据之外的问题并减少幻觉68% 相似已验证Tool Use（函数调用）允许LLM在推理过程中调用外部工具，如读取文件、执行搜索、调用API或运行代码67% 相似已验证Context Engineering focuses on systematically building, managing, and optimizing all information fed to a large language model, including system prompts, conversation history, external knowledge bases, and user preference profiles.66% 相似待验证以LLM为例，上下文包括系统提示、用户查询、外部检索信息、历史交互记录和附加系统输出66% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/937003API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/937003MCP
get_claim(id=937003)