企业级Agent记忆检索实战:如何做可变top-k与低延迟分层
WonderfulArt9908 · reddit · 2026-09-05
- 作者团队为企业系统做 agent 记忆/领域知识注入,语料是高度精炼的片段(带 summary、when-to-use 等元数据),信噪比极高,每个 agent 只有几千条条目。
- 现有方案分 Latency/Balanced/Accuracy 三档;低延迟档当前用 BM25+稠密向量→top-50→rerank→top-25,感觉不够优雅。
- 核心问题:相关条目数可变(常少于25),RRF 融合分数后难以做阈值截断;且不同 agent 场景嵌入距离分布差异大(如 Text2SQL 的 SQL 片段距离普遍更近),固定阈值也不可靠。帖中征集可变 top-k 的原则性做法,评论可关注。
「编程与Agent」频道最新
- 开发者自研 40MB Linux 版 Copilot 桌面应用，还顺手修了 WebKitGTK 漏洞 — unixterminal · 2026-09-05
- 为 Linux 版 Copilot 修复拖拽:开发者自建 WebKitGTK 补丁并打包 Flatpak — unixterminal · 2026-09-05
- Nous Research Hermes 桌面端支持组建专家 Agent 舰队并互相通信 — Teknium · 2026-09-05
- 别读思维链了:直接监控 Agent 的输入输出才更可靠 — nicolascraske · 2026-09-05
- 语音 Agent 测试工具横评:Cekura、Cyara、TestMu 到底差在哪 — Fishful_Revenge · 2026-09-05
- LinkedIn 工程副总裁拆解 Hiring Assistant：招聘痛点在流程割裂 — CodeByPoonam · 2026-09-05