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今天11月8日周日3 条
  1. Google AI · DEV 作者专属44

    如何在 VERIQ 中用 Hindsight 将审计历史建模为记忆

    作者讲解在合规审计平台 VERIQ 中如何用开源记忆系统 Hindsight 存储和检索历史审计信息,分享四项建模决策:每个组织独立 memory bank 以实现结构隔离、用 tags 按站点和 control 做内部范围控制、把审计发现转写为有意义的自然语言句子而非原始数据库记录、为每条留存文档设定稳定 document_id 以应对记录更新。

11月7日周六
  1. Google AI · DEV 作者专属51

    为什么我用 Hindsight 记忆库替代全局 RAG

    作者为多租户企业 API 支持构建了 API CaseTracker,用 Hindsight 按客户隔离的持久记忆库取代全局向量索引 RAG。系统将召回限定在单一客户的记忆库内,相似度低于 0.70 时直接标记 needs_investigation 拒绝推测,修复方案经人工确认后才写回记忆库。

  2. Google AI · DEV 作者专属43

    Hindsight 如何改变了我的 SEO 优化工作流

    作者构建的自主 SEO 运维系统 SEO-MIND 改用 Hindsight 智能体记忆,把过往线上结果沉淀为持久经验,避免无状态 LLM 重蹈排名错误。早期版本曾把 /pricing 标题改成 Cheap Cloud Infrastructure,导致 CTR 从 3.20% 跌至 2.75%,两周后又因缺乏记忆重蹈覆辙。

11月6日周五
  1. LangChain · Blog65

    LangChain 讲解智能体的上下文工程为何从检索入手

    LangChain 发文讲解智能体的上下文工程为何从检索入手,把检索失效归纳为低效搜索、一次塞入过多上下文、无关或过时内容三类。文中以 Deep Agents harness 为例,内置 glob、grep、read_file 等文件系统工具先搜后读并按页读取,工具结果超过约 20,000 tokens 时会自动存为文件,只向智能体返回路径和预览。

    推荐理由:原文把智能体检索的常见失效拆成三类,并给出可迁移的 retrieve、offload、delegate 模式,便于直接套用到自己的检索工具设计。

11月5日周四
  1. Apple Machine Learning Research49

    Apple 用小型神经网络加速 MIPS 检索,让 RAG 更快更高效

    Apple 在 ICML 2026 论文中提出用小型神经网络学习 MIPS 支持函数,离线训练一次即可在推理时实现更快、更准确的 RAG 检索。论文给出两种模型:SupportNet 用 ICNN 学习支持函数以改进路由,KeyNet 直接输出最佳匹配的 key 向量。该方法面向查询分布稳定的生产场景,以前期摊销成本换取检索速度与准确率提升。

11月4日周三
11月2日周一
10月26日周一
10月23日周五
10月21日周三
1月5日周一
2025年11月26日周三