Hillock v0.7 架构详解:SQLite+Hebbian 关联+超维门控取代向量库与 LLM 抽取
Equivalent-Flan-1590 · reddit · 2026-09-28
Hillock(AGPL-3.0)开发者长文剖析其神经符号记忆引擎 v0.7 的架构决策,解释为何放弃稠密向量存储做本地文档记忆。
标准 RAG 的瓶颈:
- 依赖生成式 LLM 的摄取是二次方复杂度,受 token 生成速率制约;
- 稠密嵌入的余弦相似度缺乏「我不知道」的严格数学阈值(域外拒答),导致下游上下文污染。
Hillock 的方案:
- TALON 三元组抽取:完全绕开生成式 LLM,经文档级共指消解(fastcoref)、谓词路由(MiniLM)、零样本关系抽取(GLiREL),以 O(1) 矩阵分类抽取 SPO 三元组,显存 <300MB;
- 可塑图持久化:事实存 SQLite(WAL 并发),用局部 Hebbian 权重替代昂贵的全图 PageRank;
- HDC/VSA 门控:实体、关系、n-gram 投影到 D=10,000 双极超向量空间,用 ColBERT 式 late-interaction MaxSim 打分,相似度不达标即判定知识不存在,在调用生成模型前终止。
v0.7 还加入来源溯源元数据、主动 Hebbian 提示注入与人机协同消歧。作者征求对 late-interaction HDC 实现与关系抽取管线的技术批评。
所属事件:开源记忆引擎 Hillock 用神经符号架构替代向量库(2 条相关)→
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