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？

针对大模型的实时更新问题，可以考虑使用增量学习技术。增量学习是指在已有模型的基础上，通过不断地添加新数据进行训练，从而更新模型的能力。这种方式可以避免重新训练整个模型的时间和资源消耗，同时也可以保证模型的实时性和准确性。

对于客户实时性较强的最新资讯或问题行业历史信息一段文字较长的情况，可以考虑使用文本摘要技术。文本摘要是指将一篇较长的文章或文本内容压缩成较短的摘要，以便更快地传达信息。可以使用自然语言处理技术，如文本分类、关键词提取、句子摘要等方法，对长文本进行处理，提取出关键信息和摘要，再进行模型训练。

此外，还可以考虑使用多模型融合技术。多模型融合是指将多个不同的模型进行融合，以提高模型的准确性和稳定性。可以使用不同的模型进行训练，如基于规则的模型、基于统计的模型、基于深度学习的模型等，再将它们进行融合，以达到更好的效果。

总之，针对银行AI大模型的更新和实时性问题，可以采用增量学习、文本摘要和多模型融合等技术，以提高模型的准确性和实时性。