lsdu0 @lsdu0

如果你正在做 Agent，或者准备 Agent 相关岗位的面试，RAG 和记忆系统都是绕不开的知识点。很多人觉得 RAG 已经落后了，没有人使用了，但实际上，它是一种上下文管理策略，在很多现实的业务中，会将Agent与RAG结合，从而满足业务的需求。同时，在Agent的使用中，我们还需要考虑记忆的存储、检索和更新。 对于RAG来说，它不单单是"向量库 + 检索"，在真正落地过程中，问题往往出在切块、召回、排序和记忆管理上。 我最近梳理了一下这块的知识，整理了一份 RAG 与 Agent 记忆系统的学习路线，从"检索"到"记忆"，欢迎收藏，保存，我也会继续分享在这个领域的学习心得。 完整路线：
1.RAG 基础：理解“文档加载→分块→embedding→向量存储→检索→注入上下文”的完整流程。理论部分可以先看 2020 年 Lewis 等人那篇 RAG 原始论文（arxiv.org/abs/2005.11401），重点带着下面三个问题来看这篇论文： •Introduction：为什么需要 RAG？传统参数化语言模型有哪些局限？ •Methods：RAG 如何将 Retriever 和 Generator 结合起来？ •Experiments：如何验证检索增强确实改善了知识密集型任务的效果？ 2.文档检索：理解什么样的文档格式适合RAG，理解为什么代码检索不适合使用RAG。 3.分块：知道为什么需要分块，以及几种主流的分块策略（包括固定大小分块，递归分块，语义分块等） 推荐看一下一篇分块相关的文章：premai.io/blog/rag-chunk… 4.Embedding 与向量检索：理解 Embedding 模型、余弦相似度，以及 ANN 近似检索（比如 HNSW 索引）。 5.存储（向量数据库的选型）：了解 sqlite-vec、Milvus、pgvector 这类工具的区别。知道在当前场景下，哪一款向量数据库最合适。 6.混合检索与 Rerank：理解“语义相似不等于任务相关“。向量检索 + BM25 关键词检索结合，再用 Reranker（Cross-Encoder）重新排序。要时刻记住：检索不是"搜到就行"，而是"搜到对的"。 7.索引更新：理解“全量重建”和“增量更新”两种策略，知道每一种策略适用于什么样的场景。 8.短期记忆：也就是 Context 管理，包括对话历史裁剪、摘要压缩，以及在上下文窗口有限的情况下保留关键信息。 9.长期记忆：跨 Session 保存用户偏好、事实和经验。 10.记忆的写入、更新与遗忘：什么时候该写入记忆，怎么处理冲突和过时的信息。可以看arxiv.org/abs/2304.03442这篇文章。

处理交通事故的思路，实在太清晰了

最近在研究 Palantir 的本体论（Ontology） 简单来说就是 Ontology 承担了企业 Agent 的“世界模型” 也决定这个世界里有什么、它们怎么关联、有哪些规则，以及能做什么 这篇是目前看下来，很棒的一个落地实践案例

Jacky @JackyCufe

a month ago

任何有一定体量的企业，一定都体会过会议过多、但问题解决不了的痛苦。这篇文章可能可以提供一个解决思路～ x.com/i/article/2099…

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x.com/i/article/2092…

招聘面试： '你能解释简历中这8个月的空白吗？' 大多数求职者会说： '我花时间充电、旅游， 思考职业发展方向。' 正确答案是：

我最近把 RAG 从头到尾重新研究了一遍，才发现很多人对 RAG 的理解其实还停留在： 把 PDF 切成 Chunk，Embedding 一下，丢进向量数据库，然后接个大模型。 这确实能做出 Demo，但离真正的企业知识库还差得很远。 RAG 的原理其实特别简单：用户问一个问题，系统先从企业内部找到相关资料，再把资料交给 LLM 回答。所以 RAG 最重要的可能根本不是最后那个 LLM，而是前面的 Retrieval。如果检索出来的东西就是错的，模型越强，只会把错误答案说得越像真的。 真正给企业做 RAG，我现在会把它理解成两条流水线。 第一条是知识入库： PDF / Word / 网页 → 文档解析 → OCR/表格/结构恢复 → Chunk → Metadata → Embedding → 索引。 第二条是用户提问： Question → Query 理解 → 权限过滤 → Hybrid Search → Rerank → Context → LLM → Answer + 引用来源。 这里面最容易被低估的是第一条。比如我们前面聊的 PDF，人看到的是章节、表格和上下文，但机器拿到的可能只是坐标和文字。如果这里解析错了，后面的 Embedding、向量数据库、Rerank 全部建立在错误数据上。现在一些 Document AI 工具已经开始把 PDF 恢复成包含章节、表格、图片、页眉页脚和来源信息的结构化文档，而不是单纯抽文本。 第二个容易踩的坑是：不要迷信纯向量搜索。 企业知识里有大量 SKU、产品型号、合同编号、人名和数字。语义搜索很强，但精确关键词同样重要。所以真正成熟一点的 RAG，通常会开始做 Dense + Keyword/Sparse 的 Hybrid Search，再把召回结果交给 Reranker 排一次。 但企业 RAG 真正复杂的地方还不是这些，而是：旧文档怎么办？新旧政策冲突怎么办？不同部门权限怎么办？知识什么时候更新？回答错了怎么发现？ 所以我现在越来越觉得，企业 RAG 首先是知识工程，然后才是大模型工程。 而 AI Coding 又把这件事情改变了一次。 以前做这套东西，你还要花大量时间写 Parser、API、Vector DB、后台、Docker。现在这些工程代码完全可以大量交给 Codex、Claude Code 之类的 Coding Agent 去实现。 于是人的价值反而往上移动了。 你真正需要知道的是：为什么这个 PDF 要结构化解析？为什么这里要 Hybrid Search？为什么这里需要 Rerank？为什么这个问题应该查知识库，而另一个问题应该直接查 SQL？ AI 可以帮你写 RAG，但你必须知道什么才是一套正确的 RAG。 所以如果今天让我重新理解企业 AI，我不会再把 RAG 看成一个“知识库聊天机器人”。 我会把它看成一层新的企业基础设施： 把散落在 PDF、Word、网页、数据库和员工脑子里的知识，变成 AI 可以检索、理解、引用，并且有权限地使用的知识层。 等这一层真正建立起来，上面接的就不只是 Chatbot 了。 还可以是客服 Agent、销售 Agent、内部 Copilot、内容 Agent、决策 Agent…… RAG 真正有价值的地方，从来不是“让 AI 可以读 PDF”。 而是： 让一个企业第一次拥有一层，可以被 AI 调用的知识系统。 这可能才是企业 RAG 真正值得做的地方。

@JohnsonZ91127 @nguyet98722 @KenBoyle229184 感谢大佬 我只有众安，没有币安账号 。币安我可以注册个，给个推荐码

@JohnsonZ91127 大佬 我符合吧 看了所有评论好像一共2位符合

今晚竞猜有奖， spacex 135 开盘，市值 1.77 万亿，现在竞猜今晚收盘价，小数点四舍五入，比如 145.6 就是 146，请必须转发，关注我，并留言今晚收盘价（每人可写二个价格），猜中者分享 288u（一人中，独自分享，多人中均分），明天白天即开奖兑现！ #spacex

@JohnsonZ91127 160 161

Damn，这绝对是学生党这辈子能薅到的最狠的羊毛，没有之一😭 GitHub学生大礼包2026年全面升级 总价值直接干到$3500+！！ 而且真的是零门槛， 只要你是学生，基本都能过。 这可不是什么几块钱的优惠券啊宝子们， 这是GitHub给全球学生的生产力启动资金， 很多人毕业之后才知道这个东西 拍大腿后悔了好几年😭 2026年最新核心福利（最值钱的几个）： • GitHub Pro 永久免费（直到毕业） • GitHub Copilot Pro 无限免费用（AI写代码神器） • Cursor Pro 1年免费（今年新增，现在最火的AI编辑器） • JetBrains 全家桶免费（IDEA/PyCharm/WebStorm全解锁） • DigitalOcean $200 云服务器额度（能用一整年） • Azure $100 云额度 + 免费域名 + SSL证书 • Canva Pro/1Password/Notion等50+工具免费/折扣 🆙划重点： 13岁以上就能领，高中生也可以 没有Star数要求，没有项目要求 有.edu邮箱基本秒过 没有的话拍个学生证照片也行 审核快的几分钟，慢的最多1天 💡 避坑指南（90%的人都会踩）： • 认证通过后福利不会自动开通，要手动逐个领取 • 每年需要重新验证一次学生身份 • 毕业前一定要把能领的都领了，过期不补 • 非学生也能看页面里的教育折扣，很多工具都有优惠 申请入口放评论区了，感兴趣自取喔

AYi @AYi_AInotes

5 months ago

免费领6个月ChatGPT Pro， 价值$ 1200🤩 这可能是今年对开发者最实在的福利了， 没有硬性Star数要求， 有项目链接基本都能过， 只要你是任何一个公开开源项目的维护者，哪怕只有你一个人在维护， 都可以去申请试试： openai.com/form/codex-for…

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3小时办完6张香港卡，下户成功率100%（经验复盘） 本人亲测，下户成功邮件见配图！ 虽然之前推荐了好用的6家银行， 但被问最多的是： "具体怎么办？" 今天分享下我之前的100%成功率的开户经验！ 一、完整时间线 9:00 罗湖口岸，过关入境香港 ↓ 9:30 中银上水分行，被告知当日开户额度用完 ↓ 9:40 上水麦当劳，蚂蚁、众安、汇立、象象线上开户 ↓ 10:10 中银粉岭分行，被告知当日开户额度用完 ↓ 10:30 中银大埔广场分行开户 ↓ 11:50 启徳零售馆 汇丰数码银行站，排队人多放弃 ↓ 12:00 汇丰线上开户成功 3 小时，6 张卡，100% 开户成功。 二、提前需要准备的资料和物品 1.有效期超过6个月的港澳通行证 2.入境小票 3.大陆身份证 4.地址证明：包含姓名和地址的水电单或银行对账单 5.投资证明（有交易记录的股票账户） 6.收入证明：工资流水或个税记录 7. 入境记录：支付宝移民局12367下载PDF 8.支持NFC功能的手机（线上申请更方便） 9.开通漫游功能或购买香港流量包（坐车和导航用） 三、中银香港我为什么跑了4家？ 中银香港卡应该属于推荐6张卡中办理难度最大的。 线下难预约，线上被拒率高。 在中银香港微服务公众号上，预约线下分行难度很大，经常没号。实际有很多分行可以直接walk in，会附在评论区。 我就是没预约到直接去了4家，有3家满额，最终在大埔广场分行成功办理。 预约线下办理的好处是到了一定能办，能当场拿卡。直接walk in的话，可能没额度，卡会邮寄给你。 流程就是：到了分行问是否能开户，有的分行不接受无预约开户，或者当日开户额度用完。如果不能就找下一家。 如果可以，取号等叫号，交资料，客户经理会指导你在APP上按照步骤提交信息。一般情况下资料齐全都会给过，有的分行相对松，上面资料不一定全看。 四、为什么选择在麦当劳办 4 张虚拟银行卡？ 虚拟银行卡的好处是：资料明确，流程简单，审核快，成功率高。 虚拟银行开户要求必须人在香港境内 + 连香港网络，麦当劳提供了稳定的网络环境，比自己手机漫游要好。 我每张卡5-10分钟搞定。具体流程就按照步骤提示，填写个人身份、财务信息，提交资料，人脸认证等等。 注意：人脸识别尽量背后没人；港澳通行证扫描要避免反光；出入境记录 PDF提前下载到手机。 五、都在吹的汇丰启徳数码站，为什么我放弃了？ 启徳零售馆的汇丰启徳数码站，20 分钟现场拿卡。 最近网上攻略在吹这个，但真去了，才知道不是一回事。 汇丰的启徳数码站，是全港唯一现场出卡的机器，所有看了攻略的大陆人都去那里了。 我在工作日上午去的，前面排了14个，每个人不低于20分钟，年纪大的要半小时甚至更久。算下来要排队不少于5小时，直接放弃。 选择线上申请汇丰 One，10分钟成功下户。相比等5个小时排队，不着急用卡，等几天邮寄无所谓。 六、复盘建议 1. 资料准备 一定要齐全，尤其是证件这些。投资证明、收入流水、个税记录、线下办理这些都可以直接打开APP展示。 2. 路线规划 先线上后线下、先简单再复杂。线下的中银和汇丰，规划好路线尽量顺路，节约时间。 3. 网络情况 提前购买流量包或开好漫游，方便坐车和导航。办理的时候不开VPN，连接本地wifi，保证信号稳定。 4. 分行选择 避开口岸附近，避开旺角、铜锣湾这种购物区，选大埔、沙田、屯门这种商务区分行，不预约、名额多、排队少。 5. 时间规划 周二到周四最佳，避开周一周五周末。 政策在逐步收紧， 门槛也越来越高， 能开尽快开多开，为港美股以及更多跨境投资打开通道。 你开过哪几家？哪家最顺利、哪家踩过坑？评论区聊聊。 #香港银行卡 #中银香港 #汇丰 #众安 #香港开户

不取经的悟空 📈 @WuKongWAGMI

6 months ago

5月，大陆居民可以轻松开户的香港银行卡（亲测版） 本人均已成功开卡！ 本条不含任何广告。 只推荐低门槛、流程相对简单的正规持牌银行机构。 港美股入金、跨境投资、海外消费，第一步都是先有一张香港银行卡。 推荐几张好用的，开户门槛低的给大家。 一、虚拟银行 1. 众安银行（ZA

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推荐一个程序员必备的可视化 Git 学习工具：Learn Git Branching 在软件开发的过程中，Git 是每一位开发者都绕不开的版本控制工具。然而，由于 Git 的底层逻辑相对抽象，尤其是涉及“分支（Branching）”操作时，单纯依靠命令行反馈的文本信息，初学者往往很难直观理解 merge、rebase 或 cherry-pick 之后，代码树到底发生了怎样的变化。 最近在 Reddit 的编程学习板块（r/learnprogramming）看到一个被多次提及的高分资源：Learn Git Branching。它不仅仅是一个教程，更是一个能够让你“看透” Git 逻辑的模拟器。 这个网站最大的特色在于其“左边写命令，右边看图形”的交互模式。当你输入一条 Git 命令时，右侧的可视化区域会立即通过动画演示分支节点的移动、合并或拆分。这种实时的图形反馈，将抽象的逻辑操作转化为了具体的空间变化，极大降低了理解成本。 Learn Git Branching 并不是散乱的文档，它设计了一系列由浅入深的挑战关卡。 1️⃣ 基础篇： 涵盖 git commit、git branch、git checkout 等基本指令，帮助你建立起“提交记录是节点”的基础认知。 2️⃣ 高级篇： 专注于处理复杂的开发场景。例如，如何使用 git rebase 保持提交历史的整洁，或者如何利用 git cherry-pick 精确地抓取特定的提交记录。 3️⃣ 远程篇： 模拟本地仓库与远程仓库（GitHub/GitLab）之间的交互，讲解 push、pull、fetch 以及如何处理远程分支追踪。 为什么它值得被列入“宝藏名单”？ 1️⃣ 完全免费且开源： 作为一个纯公益性质的项目，它不需要注册，没有任何付费墙，代码在 GitHub 上完全透明，社区驱动的特性保证了其内容的准确性和持续更新。 2️⃣ 容错性高的实践场： 在真实的生产环境中，输入一条错误的 rebase 命令可能会导致灾难性的后果。但在 Learn Git Branching 里，你可以随意尝试各种极端操作。通过内置的 undo 功能，你可以随时回退，观察不同路径导致的结果差异。 Git 学习的核心不在于死记硬背指令，而在于理解其背后的图论逻辑。Learn Git Branching 通过一种近乎“游戏化”的沉浸式体验，成功地填补了命令行指令与心理模型之间的鸿沟。 网站自带多国语言。 🔗： learngitbranching.js.org

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@dachaoren @grok 总结下

Andrej Karpathy 对于 LLM 知识库的个人经验分享，受教了 👍 --- LLM 知识库 最近我发现一件非常有用的事情：用大语言模型（LLM）为各种研究主题构建个人知识库。 现在，我最近的大部分 token 使用量，已经不再主要用于操作代码，而是更多用于操作知识（以 markdown 和图片形式存储）。而最新的 LLM 在这方面表现得相当不错。所以我的流程大概是这样的： 数据导入 我会把各种来源的资料（文章、论文、代码仓库、数据集、图片等）整理并放入一个 raw/ 目录中。 然后使用 LLM 逐步“编译”出一个 wiki，本质上就是一个按目录结构组织的 .md 文件集合。 这个 wiki 会包括： - 对 raw/ 中所有数据的总结 - 反向链接（backlinks） - 将数据归类为不同概念 - 为这些概念撰写文章 - 并把所有内容相互链接起来 在把网页文章转换成 .md 文件时，我喜欢用 Obsidian 的 Web Clipper 插件，同时我也会用快捷键把相关图片全部下载到本地，这样 LLM 就可以更方便地引用这些图片。 IDE 我使用 Obsidian 作为 IDE 的“前端”，在里面查看： - 原始数据 - 编译后的 wiki - 以及衍生出的可视化内容 需要强调的是：wiki 中的所有内容都是由 LLM 生成和维护的，我几乎不会手动修改。 我也尝试过一些 Obsidian 插件来用不同方式展示数据（例如用 Marp 来做幻灯片）。 问答 真正有趣的地方在于：当你的 wiki 足够大（比如我最近的一个研究已经有约 100 篇文章、40 万字），你就可以对这个 wiki 提各种复杂问题。 LLM agent 会： - 自动查找相关内容 - 进行研究 - 给出答案 我原本以为需要用复杂的 RAG，但实际上在这个“中等规模”下，LLM 已经可以很好地： - 自动维护索引文件 - 写简要摘要 - 并轻松读取相关重要数据 输出 相比在终端里看纯文本答案，我更喜欢让它输出： - markdown 文件 - 幻灯片（Marp 格式） - matplotlib 图像 然后再在 Obsidian 中查看。 根据不同问题，还可以想象更多可视化输出形式。 而且我经常会把这些输出“归档”回 wiki 中，让知识库不断增强。 也就是说，我的探索和提问会持续积累进知识库本身。 质量检查 我还会用 LLM 对整个 wiki 做“健康检查”，例如： - 找出不一致的数据 - 补全缺失信息（结合网络搜索） - 挖掘新的潜在主题（生成新文章） 这样可以逐步清理 wiki，并提升整体数据质量。 LLM 在提出“下一步该问什么问题”方面也非常强。 额外工具 我也会开发一些额外工具来处理数据。例如： - 我“随手 vibe coding”做了一个简单的搜索引擎 它既可以直接通过网页界面使用，也可以作为工具通过 CLI 提供给 LLM，用于更复杂的查询 进一步探索 随着仓库越来越大，很自然会开始考虑： - 合成数据生成 - 微调 让 LLM 把这些知识“学进参数里”，而不是仅依赖上下文窗口。 总结 从多个来源收集原始数据 → 由 LLM 编译成 .md wiki → 再由 LLM 通过各种 CLI 工具进行问答和持续优化 → 所有内容在 Obsidian 中查看。 你几乎不需要手动编写或编辑 wiki——这基本是 LLM 的工作领域。 我觉得这里有机会诞生一个非常强大的新产品，而不是现在这种“拼拼凑凑的脚本集合”。

Andrej Karpathy @karpathy

7 months ago

LLM Knowledge Bases Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating

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我分享几个使用 codex app 的好习惯，简单而有效。 我正常会在一个项目里面建立四个 thread，重命名为「规范」「探索」「前端」「后端」然后置顶。 「规范」是用来产出规范文档，然后放入 docs/guides 里面，并且会在 AGENTS.md 里面加上索引。这块写的有点像是约束项目「法则之力」，你也可以理解为AI"元编码"的文档。随着你对项目理解越深，你写的法则约束会越来越有效。 「探索」专门理解代码，可能会在这个 thread 里面探索一些自己的代码仓库和别人的代码仓库，以及大任务拆解，拆解完放入 docs/plans/ 。 「前端」和「后端」两个就是纯纯写代码用的执行层，每一个修改一定要用 plan 模式，计划模式下的 codex 会更持久，阅读 plan 也能让你写出更好的规范。有一部分的改动是前后端连着改的，任意选择一个就行。在不停的落实代码过程中，你可能会有更多更好的想法，可以点开上面的「规范」和「探索」落实一下。 这是我最近用起来比较舒服有节奏的 ai 编程方案。

@chiroukyc 大佬还有吗

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web3_吃肉🔶BNB🔸牛来 @web3chirou

8 months ago

x.com/i/article/2031…

18 64 232 79K 429

@momoGZ0412

There are ~100 research papers that are famous or important enough to warrant their own Wikipedia article. Thread of what Wikipedia considers to be the most famous or important papers ever written: