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「引用」找到 317 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…装成上下文。要处理冲突、过期和权限不足的证据，并防止检索内容中的提示注入被当作系统指令。 4. 生成与校验 模型基于证据生成答案和引用；证据不足时应拒答、继续检索或请求澄清。服务端验证引用是否指向真实候选，并记录查询、索引版本、候选顺序、模型版本和最终输出。 结论：RAG 不是简单“外挂知识库”，而是从数据版本、检索、上下文到生成和引用的一条可观测证据链。 图解 RAG 三阶段原理与失败场景图解
匹配正文：…义匹配而非关键词匹配 生成阶段 检索结果作为Context → 与Query拼接 → LLM生成回答 关键：Prompt设计需明确引用规范，避免幻觉 时效性衰减的应对策略 数据层：分层知识管理 热数据（24h内）：内存缓存 + 实时索引，延迟秒级 温数据（近期）：高频更新周期，小时级增量索引 冷数据（历史）：低频全量重建，天级或周级 索引层：多路召回融合 时间戳过滤：检索时优先召回近期文档，或按时间加权打分 多版本共存：同一实体保留历史快照，检索时返回最新版 稀疏+稠密混合：…
匹配正文：…，过滤低质片段 3. 生成阶段 上下文组装：检索结果 + 用户Query → 构造Prompt 大模型生成：基于检索上下文回答，可引用来源 典型应用场景 场景 说明 企业知识问答 内部文档、规章制度，解决大模型不知道私域知识的问题 客服系统 基于产品手册实时检索，避免幻觉，答案可溯源 研报/法律分析 长文档摘要+精准定位原文，处理超出上下文长度的材料 核心优势 vs 局限 优势 知识实时更新：不用重新训练模型，增量更新知识库即可 可解释性强：答案有来源引用，便于人工审核 成本…
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