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「RAG Agent」找到 201 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…型总结历史 中等长度、需语义连贯 摘要质量依赖模型，有信息损失 分层记忆 工作记忆(短期) + episodic记忆(长期) 复杂Agent、多轮深度交互 架构复杂，需设计记忆写入/读取逻辑 检索增强 历史向量化，按需检索Top-K 超长历史、稀疏访问 检索延迟，需维护向量索引 小红书场景建议 混合架构： 近期对话（如50轮）：直接保留原始文本，保证细节 中期历史：滑动窗口摘要，每20轮生成一段摘要 远期记忆：关键事件（种草商品、决策节点）向量化入库 关键设计： 记忆写入：识…
匹配正文：…\cdot \Delta t}，近期行为权重指数级提升 重要性采样：基于点击/停留时长计算行为得分，Top-K检索 任务感知选择：Agent规划时，用当前query检索相关历史（类似RAG） 工程实现：维护双记忆结构 热记忆：最近1-2天行为，全量放入prompt 冷记忆：历史行为向量化存入HNSW索引，按需检索Top-10 三、上下文管理优化 KV Cache复用：对固定历史前缀预计算并缓存，避免重复编码 稀疏注意力：Longformer/BigBird模式，降低O(n^2…
匹配正文：…y Network） 用Key-Value结构存储历史item的embedding 当前query与memory做注意力读取，类似RAG检索 代表：DIN中的Activation Unit、Transformer-XL的Segment-level Recurrence 2. 记忆压缩/摘要 压缩：用MLP或Autoencoder将多步历史聚合成固定维向量（如User2Vec） 摘要：用小型模型或规则生成"兴趣标签"（如[美妆爱好者, 近期关注孕期护肤]） 3. 稀疏注意力/线…
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