ARTICLEAgent 架构
长上下文记忆与遗忘：陪伴型 Agent 的分层记忆架构
从写入触发到语义时间混合打分，拆解 Working/Short/Long-term 三层记忆如何让 Agent 记住"周二提到的那个地方"。
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# 向量检索
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ARTICLEAgent 架构
RAG 混合检索与重排序实战
用意图识别、三路召回、RRF 融合和 cross-encoder 重排，破解制造业知识库里"手册说正常但实际过热"这类矛盾问题。
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AI Agent 记忆系统：短期上下文、长期事实与用户偏好的分层设计
解决 Agent 记忆膨胀、事实过期和跨用户污染问题，让记忆可检索、可撤回、可审计。
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语义搜索排序：从向量召回到业务重排
设计混合召回、字段权重、交叉编码器重排和点击反馈，让 AI 搜索真正服务业务任务。
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RAG 检索增强生成的数据管道怎么做
从文档切分、权限过滤、混合检索到引用评估，搭建可持续更新的 RAG 知识库。