待验证50% 置信事件精确时间
微软资深工程师 Bob Ward 在《Data Exposed》节目中提出把聊天补全和Agentic RAG直接搬进SQL引擎内部，让数据不出库完成AI推理
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/28
首次发现
有效期至：2026/12/27
来源
涉及实体
相关事实
待验证设想中的专用数据库能运行agentic后台进程，主动发现重复工作项并自动去重58% 相似待验证dbtcharts 提出了'Charts built for Chat'（为对话构建的图表）理念，试图重新定义数据可视化在 AI 对话场景中的角色57% 相似待验证V0在分析提示词后，能自动识别项目需要Supabase进行数据存储，并自主执行后端SQL命令创建和配置数据表57% 相似待验证RAG、分层代码摘要、代码知识图谱等策略是当前企业级AI编程工具突破上下文窗口限制的核心技术手段57% 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57% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/955225MCP
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