AI 实操指南
Agent的记忆宫殿：如何用向量数据库+时间戳为AI构建持久上下文
个人助理Agent频繁“失忆”？本文以实际项目为例，设计Redis短期缓存+Qdrant长期向量库的分层架构，通过时间戳实现记忆检索与衰减，解决上下文超限与任务混淆。附代码与踩坑记录，助你搭建稳定运行数小时的智能体记忆系
阅读全文
Search
站内搜索
关键词：向量数据库
找到 28 篇相关文章
AI 实操指南
连续干跑7小时不崩，智能体长期记忆怎么写进向量库最省Token
针对长程Worker任务上下文超限难题，本文拆解冷热分层+状态机+向量库的三级外挂记忆架构。基于Mem0等开源框架，给出读写分离的代码片段与Token账本，帮助开发者在千万Token预算内扛住全周Agent运行。
阅读全文Agent重启后还能接着干，记忆该怎么分层
上下文窗口负责眼前，状态机保存任务进度，向量库承接稳定知识。三者混用，Agent就会丢步骤、召回废弃信息；真正关键的是读写路由、覆盖规则和删除能力。
阅读全文
AI 实操指南
解决 Agent “金鱼脑”：构建基于时空索引的长期记忆库实操方案
针对 AI Agent 在长周期任务中丢失上下文的“金鱼脑”问题，本文提出一套结合时间戳与空间拓扑的时空索引记忆方案，通过分层架构（短期缓存-中期检索-长期存档）提升 Agent 的一致性，并提供基于 Python 的实
阅读全文
AI 实操指南
Agent 总忘事？四层记忆该怎么存、怎么取
把聊天记录全塞进 Prompt，只会更快占满上下文。把当前输入、短期对话、长期语义内容和实体事实分开存，再按用户与任务取回，Agent 才能接上一周前的信息。
阅读全文
开发者生态
RAG 召回率卡在 78%，五种分块方案复测结果
同一套模型、向量数据库和5万篇中英文混合文档下，五种分块方案的召回率从82%到94%不等。Parent-Child以160ms平均延迟取得94%召回率，Markdown结构分块更适合成本敏感的结构化文档。
阅读全文
前沿研究
RAG检索精度上不去，先检查这三个工程细节
RAG换了嵌入模型仍然检索不准，常见原因是切块破坏语义、过滤条件缺失、候选排序粗糙。这里拆解语义分块、元数据预过滤与重排序的配置重点，并给出可复查的评估方法。
阅读全文
技术应用
GraphRAG 不必取代向量检索，混合架构更实用
向量检索擅长找相似文本，却不擅长还原持股、任职、诉讼等多跳关系。更稳妥的做法不是全量切到 GraphRAG，而是按问题分流：事实查询走向量，关系查询走图，混合问题双路召回，并让每条图路径回到原始证据。
阅读全文
AI 工具箱
模型再强，企业知识库也可能卡在检索这一步
知识库答错，问题往往出在模型看到资料之前：文档切分破坏语义，版本与权限字段缺失，纯向量检索又容易混淆相似内容。修正这些问题，需要混合检索、重排序、来源引用和分环节评测。
阅读全文
开发者生态
把图检索接到向量RAG后，企业知识库怎么搭
向量检索适合找相似文本，遇到合同引用、组织层级和设备维修链路时却容易串错实体。混合架构保留向量召回，再用知识图谱处理关系查询。落地重点不在多装一套数据库，而在实体建模、查询路由、权限过滤和增量更新。
阅读全文
前沿研究
Rust 又被 AI 基础设施拉回牌桌
AI Coding 降低了 Rust 的上手阻力，但语言选型没有变成单选题。推理服务、向量数据库、长期在线组件更在意内存安全和稳定运行，Rust 的位置因此前移，Go 和 Python 仍各有边界。
阅读全文
前沿研究