主要挑战包括:
知识质量把控:原始数据可能存在错误或过时信息,清洗和验证成本高;
多模态知识处理:文本、图像、音频等非文本知识的统一表示与检索难度大;
检索效率与精度平衡:知识库规模增大时,如何在毫秒级返回高相关结果(需优化索引算法和Embedding模型);
动态更新滞后:实时性要求高的场景(如新闻、股价)需快速同步知识,传统批处理更新模式难以满足;
安全与隐私:知识库含敏感信息(如用户数据、商业机密),需防范泄露和未授权访问。
主要挑战包括:
知识质量把控:原始数据可能存在错误或过时信息,清洗和验证成本高;
多模态知识处理:文本、图像、音频等非文本知识的统一表示与检索难度大;
检索效率与精度平衡:知识库规模增大时,如何在毫秒级返回高相关结果(需优化索引算法和Embedding模型);
动态更新滞后:实时性要求高的场景(如新闻、股价)需快速同步知识,传统批处理更新模式难以满足;
安全与隐私:知识库含敏感信息(如用户数据、商业机密),需防范泄露和未授权访问。
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