用结构化、版本化的AI记忆替代原始向量记忆

纯向量RAG管道返回按余弦相似度排名的块。它无法判断哪个块是权威的，哪个是过时的，或者哪个是用户上周明确撤回的。它将事实、事件和观点模糊成一个整体。生产团队通过重新排序器、元数据过滤器和去重逻辑来修补这一点——最终重新发明了记忆系统。

类型化记忆，而不是平坦的块——背景、事实、事件、对话、反思和技能记忆各自以不同方式检索。事实去重并检查冲突；事件按时间顺序保持；对话进行压缩。

写入时的冲突解决——当新内容与存储的记忆相矛盾时，MemoryLake会标记它，而不是默默地嵌入两者。您选择解决方案：最新来源、置信权重或手动。

带回滚的版本化记忆——上周的摄取是否污染了您的检索？回滚坏的提交。向量存储无法做到这一点。

与现有向量数据库配对——将文档块保留在原处。在其上使用MemoryLake来处理用户状态、代理状态和结构化事实。

1. 连接——将您的摄取管道指向MemoryLake，而不是（或与）您的向量数据库。
2. 结构化——MemoryLake将每个块分类为一种记忆类型，针对先前内容进行去重，并存储来源。
3. 重用——在推理时检索。获取排名、无冲突、类型感知的记忆，准备放入提示中。

运行生产RAG的团队，他们已经超越了单一的向量数据库——并且厌倦了编写自定义去重、重新排序和元数据过滤代码来弥补向量无法做到的事情。