鐵人檔案
前面介紹的RAG基礎技術(稠密嵌入、稀疏嵌入、混合檢索)解決了"給定一個文本塊，如何快速找到最相關的那幾個"。 但一個更根本的問題是：這些文...
結構化索引的思路是：索引之前先用LLM把知識整理一遍-- 歸納、抽象、建立關聯。多花一些計算資源，換取更好的檢索品質。業界目前主要有兩條路：樹狀層次(RAPTO...
RAPTOR 和 GraphRAG 代表了學術界對知識組織的探索，而字節跳動火山引擎開源的OpenViking提出第3種哲學：文件系統典範。它不將上下文視為扁平...
我們前面幾篇講述的是"知識怎樣表示、組織與檢索"，但一個上線運行的用戶記憶或共享知識庫還會持續收到新訊息。只更新不整理，內容會越來越亂; 只...
昨天講到的提議者(proposer)與審核者(reviewer)，兩者的更新模式。 那需要如何整合呢? Proposer和Reviewer都必須是Agent，而...
雖說昨天有講要把知識庫概念補完，但是想想好像先把這個小節講完好像比較完整，不然之後可能忘記 用戶記憶和知識庫的定期整理 增量更新的優點是即時，但每次只看到一個...
前幾篇文章與RAG的部分都是建立在知識庫的基礎上，在寫後面的文章，我發覺需要先把基礎知識庫的概念說完，才能繼續下去。另外我們在"知識的組織與檢索&qu...
記憶系統的工作流程 我們得先定義記憶系統的工作流程。該流程參考了認知科學中的記憶模型，並將每個認知階段映射為具體的技術組件與操作。 如上圖所示，根據認知科學的研...
我們講解完記憶與記憶系統的大略概念，希望可以幫大家建構基本的了解，接著要講完剩下3種的組織與檢索知識。 說到智能體(Agent)想想也有點好笑，有時候會與朋友爭...
即使擁有了先進的智能體化RAG框架，傳統文件分塊方法本身存在根本性缺陷，仍然是限制RAG系統性能的瓶頸。這正是"文件分塊"-這篇埋下的伏筆...
