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🏢  Linkly AI
V2EX 第 14243 号会员,加入于 2011-12-05 12:32:00 +08:00
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blueeon 最近回复了
2 天前
回复了 blueeon 创建的主题 程序员 为什么放弃了 RAG? RAG 的六大难题
@amnaruto 因为刚上线时间不久,还在内测中,过段时间我们会开放出来。
2 天前
回复了 blueeon 创建的主题 程序员 为什么放弃了 RAG? RAG 的六大难题
@stefwoo @xdongiang LCM 确实之前没有研究过,我大致看了下,LCM ( Lossless Context Management )是一个针对 AI Agent 对话过程中"上下文窗口不够用"的问题设计的架构。解法是把旧的对话消息自动压缩成摘要,但保留指向原始内容的"无损指针"。和“大纲”的确有点类似,原理可能有些类似,对象和场景不同。一个管对话记忆,一个管文档检索。
OpenClaw 用户完全可以同时装 lossless-claw (管记忆)和 Linkly AI Skill (管文档),似乎也不冲突。

看的比较粗,不确定理解对不对。感谢评论,了解了另一个东西。
2 天前
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@kafm 章节信息中含有行号,像主流的编码能力比较强的模型,测试发现可以合理选择读取的行数。我们还增加了一个 grep 工具进一步筛选,再做了一些细节优化,这种情况相对较少。
2 天前
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@raydied 这里写的的确有问题,感谢指正。测试数据后面完备了再找机会放出来。谢谢。
3 天前
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@la2la 中肯~
3 天前
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@cfer 这个方式也做过,预处理麻烦,使用场景还是比较有限
3 天前
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@nullEDYT 应该算是 agentic rag 的一种吧
3 天前
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@telemsg 换一个 AI 用用吧
3 天前
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@op351 好的,感谢。的确有用户提到检索更多格式,比如 cad 之类的。
3 天前
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@qaqbreak 检索环节的确可以这么认为,检索后提取相关片段时在当导航使用
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