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企业 RAG 容易引用旧资料，动态知识图谱怎么接
向量检索能找到相似内容，却不理解哪个版本仍然有效。企业知识库要减少“陈旧幻觉”，关键是在入库和召回之间补上版本、取代与依赖关系，再用图过滤清理冲突上下文。
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关键词：RAG 2.0
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企业 RAG 反复引用旧资料，动态知识图谱怎么接
同一产品的新旧手册同时进入向量库，语义检索可能把冲突片段一起召回。可在 Milvus 或 Zilliz 之外增加版本化知识图谱，用时间戳、状态位和冲突标记约束答案，再通过增量更新控制建图成本。
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前沿研究
向量召回不够时，RAG 2.0 如何补上知识图谱
纯向量 RAG 能找相似片段，却常在跨文档关系、指代和全局问题上断链。GraphRAG 不是替换 Milvus、Zilliz，而是补上实体关系与可追溯路径。上线前更该算清建图、更新和查询分流的成本。
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传统RAG在多轮对话中准确率从78%跌至53%。RAG 2.0引入图数据库和分层记忆，让AI追踪任务状态。电商客服首轮完成率从42%提升至78%，保险理赔逻辑推理准确率从不足50%升至91%。拆解技术原理与落地挑战。
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