摘要：
上一篇讲了长期记忆的多维度建模。这篇深入到检索层，聊聊百智云长期记忆服务采用的「向量检索 + 知识图谱」混合检索方案。 一、为什么单靠向量检索不够 向量检索擅长「语义相似」：把记忆编码成向量，按相似度召回最接近的内容。它有两个局限： 缺乏关系表达：向量难以表达「A 属于 B」「A 是 B 的上司」这 阅读全文
posted @ 2026-09-02 18:21
MonkeyCode
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摘要：
上一篇讲了长期记忆与 RAG 的分工。这篇我们进入记忆系统的内部，聊聊百智云长期记忆服务最核心的一环：多维度记忆建模——它如何把零散的交互信息，结构化成一幅可检索、可更新的「用户画像」。 一、为什么需要「建模」 对话里的信息是零散、口语化、甚至相互矛盾的。如果只是把原始对话存下来，检索时会带回大量噪 阅读全文
posted @ 2026-09-02 17:40
MonkeyCode
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摘要：
很多 AI 应用的开发者都会问：我已经接了 RAG（检索增强生成），还需要长期记忆吗？两者会不会重复？这篇文章帮你理清它们的分工与配合方式。 一、RAG 解决什么问题 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是「外部知识检索」：在生成回答前，先从知识库（文档、数据 阅读全文
posted @ 2026-09-02 17:35
MonkeyCode
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摘要：
很多人在接触 AI 长期记忆时，第一反应是：「这不就是把聊天记录存起来吗？」其实这是一个很常见的误解。今天我们把「长期记忆」和「上下文窗口」这两个概念彻底讲清楚。 一、什么是上下文窗口 上下文窗口（Context Window）是模型在单次推理时能「看到」的文本上限。它像一个临时的工作台：模型只能处 阅读全文
posted @ 2026-09-02 15:38
MonkeyCode
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摘要：
上一篇文章聊了什么是 AI 长期记忆。这篇给你一个整体概览：百智云长期记忆服务到底提供了什么，能解决什么问题，以及它适合谁。 一、服务定位 百智云长期记忆服务是一个面向 AI 应用的托管记忆层。它把「记忆」从应用代码里抽离出来，变成一项独立、可复用、可扩展的服务，帮助你的 AI 应用具备跨周期记忆能 阅读全文
posted @ 2026-09-02 15:28
MonkeyCode
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摘要：
你有没有遇到过这种情况：AI 明明刚跟你说过你的名字、你的偏好，下一轮对话它却「忘」得一干二净？这背后，就是「长期记忆」缺失的问题。 一、什么是 AI 长期记忆 AI 长期记忆，指的是模型能够跨会话、跨时间地「记住」关于用户或业务的关键信息，并在后续交互中主动调用这些信息。它不是把聊天记录原样存下来 阅读全文
posted @ 2026-09-02 15:03
MonkeyCode
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