xMemory：智能体记忆的语义层级架构，告别 RAG 失效
多会话 AI 智能体在企业落地的最大挑战之一，不是模型能力，而是记忆。 当一个 AI 客服需要跨数周保持上下文连贯性、当一个个性化教练 Agent 要记住用户的长期偏好又不能被大量日常对话淹没时，传统 RAG 方案就会暴露一个根本性缺陷：它不是为智能体记忆设计的。 ...
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Agentic RAG 实战：让检索拥有「规划能力」的 2026 进阶指南
2026 年，你向知识库 AI 提问： 「过去半年里，A 类客户的平均客单价有什么变化？并对比一下这和竞争对手最近发布的产品线调整有没有关联。」 传统 RAG 会怎么做？它会把这句话向量化，在向量数据库里做相似度搜索，返回最相关的文档片段，然后让模型生成答案。 ...
LLM 语义缓存实战：用向量相似度将 API 成本降低 70%+
你和你的 LLM 应用，用户问了一个问题。系统查了一下，发现这个问题之前回答过——但因为用户换了一种问法（“请问病假政策” vs “我们有多少天病假”），传统的精确匹配缓存直接 miss 了。结果：一次昂贵的 LLM 调用、一个慢响应、一个肉疼的账单。 ...
RAG 系统从零构建：原理、实现与工程化
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）解决的是一个很实际的问题：大模型的知识有训练截止日期，不知道你公司内部的文档，也可能"一本正经地胡说"。 ...
