diff --git a/cn-Book/2.处理文本数据.md b/cn-Book/2.处理文本数据.md
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 > **个人思考：** 这里聊一下检索增强技术（RAG），目前已经广泛应用于特定领域的知识问答场景。尽管GPT在文本生成任务中表现强大，但它们依赖的是预训练的知识，这意味着它们的回答依赖于模型在预训练阶段学习到的信息。这种方式导致了几个问题：
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-> + **知识的有效性：** 模型的知识基于它的预训练数据，因此无法获取最新的信息。比如，GPT-3 的知识截止到 2021 年，无法回答最新的事件或发展。
+> + **知识的时效性：** 模型的知识基于它的预训练数据，因此无法获取最新的信息。比如，GPT-3 的知识截止到 2021 年，无法回答最新的事件或发展。
 > + **模型大小的限制：** 即使是大型模型，所能存储和运用的知识也是有限的。如果任务涉及特定领域（如医学、法律、科学研究），模型在预训练阶段可能没有涵盖足够的信息。
 > + **生成的准确性：** 生成模型可能会凭空编造信息（即“幻觉现象”），导致生成内容不准确或虚假。
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