01Core pain point and demand
传统 RAG 系统无法感知知识库中信息的时效性变化，仍会检索并返回已过时的信息（例如已离职的旧 CFO），导致回答与当前事实不符。开发者需要手动清理和标注过期文档，维护成本高且容易遗漏。
02Product solution
构建一个时效感知的 RAG 中间件，自动为知识库文档打上时间戳和有效期标签，并在检索时结合时效性权重进行排序。利用 LLM 自动检测文档中的实体状态变化（如人员离职、价格调整），并触发过期提醒或自动更新。提供 API 和仪表盘，方便开发者集成和监控。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，按 API 调用量或知识库文档数量分级收费。提供免费试用版（限量），企业版支持私有化部署和定制化时效规则。可附加增值服务：过期文档自动更新建议、人工审核工作流。
04Action steps
- 1调研目标用户，验证时效性痛点的具体场景和频率。
- 2设计时效性元数据模型和自动检测算法（基于 LLM 的实体状态变化识别）。
- 3开发 MVP：实现文档时间戳标注、检索时效权重排序和过期提醒 API。
- 4与主流 RAG 框架（如 LangChain、LlamaIndex）集成，提供插件或适配器。
- 5邀请种子用户测试，收集反馈并迭代检测准确率。
- 6构建仪表盘，展示知识库时效性健康度及过期文档列表。
- 7正式发布并推广，通过开发者社区和内容营销获取早期客户。
05Risk notice
技术风险：LLM 检测实体状态变化可能误报或漏报，影响用户体验。市场风险：大厂可能将类似功能集成到现有 RAG 平台中，形成竞争。数据隐私：处理企业知识库需确保数据安全，避免泄露敏感信息。