大模型通常基于历史数据进行训练，并不具备实时获取和处理新数据的能力，如何即时更新模型中的知识储备？

这个也简单，外挂知识库方式，做一层搜索引擎获取最新数据，然后向量化后存到向量数据库，最终再和模型一起做相似度匹配。避免所谓的模型幻觉。

确实，大模型通常在离线环境中使用历史数据进行训练，但在实际应用中，我们可能需要及时更新模型的知识储备以适应新的数据和情境。以下是几种方法可以实现即时更新模型中的知识储备：

1. 增量学习（Incremental Learning）：增量学习是一种在线学习的技术，可以在已有模型的基础上，通过接收和处理新数据来逐步更新模型。这种方法允许模型在学习过程中适应新的知识，而无需重新训练整个模型。可以使用增量学习算法，如在线梯度下降法（Online Gradient Descent）或遗忘正则化（Regularization for Forgetting）来实现。
2. 迁移学习（Transfer Learning）：迁移学习是指将已经在一个任务上学习到的知识迁移到另一个相关任务上。通过迁移学习，可以将已经训练好的模型作为起点，然后使用新的数据集对模型进行微调，以适应新的任务或情境。这种方式可以快速更新模型并利用已有的知识。
3. 在线学习（Online Learning）：在线学习是指模型能够实时地接收新数据并立即进行学习和更新。在线学习模型可以逐渐积累新的知识，而不需要离线重新训练。在线学习方法可以结合增量学习和迁移学习等技术，根据实际需求进行设计和实现。
4. 模型融合（Model Ensemble）：模型融合是将多个不同的模型组合起来，以获得更好的性能和泛化能力。可以将新数据传递给已有的模型以获取其预测结果，然后将新数据和预测结果用于更新模型或生成新模型。模型融合可以通过投票、加权平均或堆叠等方法来实现。
5. 主动学习（Active Learning）：主动学习是一种交互式学习方法，可以选择性地从未标记的数据中挑选出最有价值的样本进行标注，然后将这些标注数据用于模型的训练和更新。通过主动学习，模型可以有针对性地获取对当前任务最有益的新知识。

以上方法可以根据具体情况和需求进行组合和调整。在实际应用中，选择适合的方法取决于可用的数据、计算资源和时间限制等因素。

将大模型接入实时社交平台和新闻平台，平台上对话题的各种答案，作为更新知识储备的来源