RAG 如何保证检索内容的时效性？
RAG 通过动态地从外部可更新数据存储中获取信息，而非仅依赖静态的预训练知识，来确保检索内容的时效性。这一设计使检索到的信息能够反映最新的更新。
关键在于维护当前数据源和高效的索引机制。组织必须为新信息摄取实施定期数据管道刷新。增量更新或定期完整重建等索引策略将这些变更纳入其中。与实时数据库的实时 API 连接可进一步提升新鲜度，但通常会增加计算成本。
为最大化时效性，应频繁更新相关数据源。实施健全的索引计划（如根据需求进行每日/每小时刷新）。适当配置检索系统以优先处理最近索引的内容。持续监控来源数据的时效性，确保检索到的答案对用户保持最新。
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是的，AI 可以高准确度地快速提取长文档的核心内容。先进的自然语言处理模型专门设计用于高效摘要和关键点识别。 AI 系统利用主题建模、命名实体识别和语义分析等技术，识别中心主题、重要论据和重要数据点。它们通过评估词频、句子相关性和结构线索快速处理文本。然而，提取质量取决于输入文档的清晰度、主题复杂...
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