Làm mới kiến thức là một khái niệm cho biết mức độ cập nhật và phù hợp của dữ liệu đào tạo của mô hình AI và thông tin được RAG tham chiếu với thực tế hiện tại.
Tính mới mẻ của kiến thức được coi trong ngành như một khái niệm liên quan đến cả điểm giới hạn của dữ liệu học tập LLM và tần suất cập nhật thông tin được bổ sung bởi các tìm kiếm bên ngoài như RAG. Bởi vì dữ liệu học tập bị đóng băng tại một thời điểm nhất định, trong các lĩnh vực thay đổi nhanh chóng, chẳng hạn như thông tin hiện tại, giá cả và hệ thống pháp luật, nếu không được kiểm tra, các câu trả lời có thể trở nên lỗi thời, góp phần gây ra cái gọi là ảo giác và sai sót thực tế. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, tần suất cập nhật của chỉ mục tìm kiếm và vectơ DB được kết nối với đường dẫn RAG sẽ là yếu tố lớn nhất ảnh hưởng đến độ mới và thực tế là sự cân bằng giữa chi phí và độ chính xác sẽ thay đổi tùy thuộc vào việc nó được cập nhật hàng ngày hay hàng tuần có thể sẽ là một tiêu chí lựa chọn trong trường. Do chi phí thu thập thông tin và xây dựng lại chỉ mục tăng khi tần suất cập nhật tăng nên thiết kế được áp dụng rộng rãi là sử dụng các bản cập nhật thường xuyên cho những lĩnh vực mà tính mới mẻ là rất quan trọng, chẳng hạn như tin tức và thông tin về giá, đồng thời cập nhật tần suất thấp cho những lĩnh vực thay đổi chậm, chẳng hạn như sách hướng dẫn nội bộ. Ngoài ra, một hệ thống giữ lại ngày và giờ xuất bản của thông tin dưới dạng siêu dữ liệu và loại trừ thông tin cũ khỏi phản hồi và giảm mức độ ưu tiên của nó cũng rất quan trọng trong thực tế.