待验证50% 置信事实精确时间
项目采用 RAG 方案，通过 sentence-transformers 生成向量、FAISS 完成向量检索，对公司的数据表结构、KPI 定义和业务规则进行语义检索
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/29
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证RAG（检索增强生成）技术架构将文档切片、向量化、存入向量数据库，查询时先检索相关片段再交给模型生成回答76% 相似已验证RAG的核心思路是将通用大模型的语言能力与企业私有知识库的专业内容结合，先检索相关文档片段再作为上下文喂给大模型生成回答75% 相似已验证RAG的工作原理分为检索阶段（将问题转为向量从知识库召回相关内容）和生成阶段（将召回上下文与问题输入模型作答）75% 相似已验证RAG技术通过检索企业私有文档和数据并将相关信息注入提示词，使LLM能够基于企业数据提供准确答案74% 相似已验证RAG策略通过先构建项目代码的向量索引，再用语义检索找到最相关代码片段，最后组装进prompt发送给模型74% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/960087MCP
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