向量数据库

共 3 篇

AI 工具评测AI Agent
3 分钟

LoCoMo 登顶：85★ 开源项目，Agent 长期记忆的新解法

AI 智能体（Agent）能不能真正”记住你”，是 2026 年最热门的技术命题之一。过去，给 Agent 加记忆的主流方案是向量数据库：把对话切成片段、转成向量、存进数据库，用相似度检索来找回。但向量方案有它的麻烦——精度有限、维护成本高、对长程记忆支持不好。最近一个开源项目 memoket-kite 换了个思路：完全不用向量库，照样在记忆基准上做到第一梯队。 它是什么：…

AI 学习高级应用
11 分钟

RAG 进阶:从 Naive RAG 到 Agentic RAG 的 16 种方案对比

如果你的项目已经在用 RAG,大概率会有这种体验:最基础的”向量检索 + LLM 生成”能跑,但准确率不够高——用户问个稍微复杂的问题,系统要么检索不到相关内容,要么检索到了但 LLM 没正确理解。怎么办?改 embedding?改 prompt?改 chunk size? 这些”打补丁”的做法只能缓解表面问题。要真正提升 RAG 的能力,你需要从架…

AI 学习进阶实战
15 分钟

RAG 实战:从零搭建企业私有知识库

如果你是产品经理、运营、技术支持,大概率有过这种痛点:公司内部文档散落在 Confluence、飞书、Notion、Google Drive、邮件附件里,新人问个问题,要么翻半天找不到答案,要么找到的答案是过时版本。如果能让 AI 直接基于公司内部知识回答问题,效率会大幅提升。 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),正是解决这个问题的核心技术。202…