RAG 对时间视而不见 — 我在生产环境中构建了一个时序层来解决它

Source: Towards Data Science

Overview

在测试的第三周，一位学习者告诉我，我的 AI 导师给了她错误的答案。并不是明显错误——只是足够过时以至于产生误导。

那一刻我意识到，大多数 RAG 系统悄然忽视的一点：它们没有时间感。我的系统检索到了最相似的文档，而不是最新的文档。在不断变化的知识库中，这是一大缺陷。

解决方案并不在检索器或模型本身，而是在它们之间的空隙。我构建了一个时间层，用于过滤已过期的事实，增强时间敏感的信号，使系统倾向于选择仍然真实的内容——而不仅仅是匹配的内容。