待验证50% 置信解决方案精确时间
CRAG 的核心创新是引入一个轻量级的检索评估器，将每个召回文档的相关性量化为置信分数，并据此归入三类处理路径：高分直接采用、低分丢弃并触发网络搜索、中间分做知识精炼后使用
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/28
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Dify 支持知识库集成（RAG检索增强生成）等高级功能67% 相似待验证检索增强生成（RAG）技术通过将向量数据库（如Pinecone、Chroma）与大模型结合，使Agent能够实时检索PubMed、arXiv等学术数据库的最新文献67% 相似待验证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66% 相似已验证检索增强生成（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65% 相似待验证技能文件的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65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/955920MCP
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