修复Langchain-123k实时信息获取问题

一、问题深度剖析：Langchain-123k 在实时信息获取上的根本缺陷

1.1 问题本质：静态知识库与动态信息需求的矛盾

Langchain-123k 作为一个基本面研究框架，其核心设计基于传统的RAG（检索增强生成）架构。经过深入分析，我发现其无法连接线上最新信息的问题根源在于以下几个方面：

架构层面缺陷：

• 知识库更新机制缺失：原始设计采用批处理方式更新知识库，更新周期通常以天或周为单位
• 向量数据库的静态性：嵌入向量一旦生成便固化，无法反映信息的时间敏感性
• 缺乏实时数据管道：没有建立与新闻API、财经数据源、社交媒体流的持续连接

数据流设计问题：

# 原框架中的数据流示意deforiginal_rag_flow(query):# 1. 查询静态向量数据库