把记忆当上下文而非权威：风控系统里 Hindsight 的窄职责设计
joshita_09 · reddit · 2026-09-29
作者围绕资金审查（treasury review）场景，分享了一套「记忆只能提供上下文、不能充当证据」的 AI 系统设计。
- 核心设计原则：Hindsight 负责召回相关历史，但当前敞口、政策校验与人工决策必须锚定在应用可验证的记录上，防止「看似合理的回忆」被当成证据。
- 技术栈：FastAPI 后端 + Frankfurter 定期汇率数据 + SQLite 存敞口/政策/快照/审计事件 + Hindsight Cloud 做记忆召回与留存 + Groq 生成书面评估。
- 评估流程：缺敞口或政策即拒绝评估；依次取行情、本地算风险、跑政策规则、对比近期历史波动、召回记忆，再把组装好的上下文发给推理模型，结果带原始输入和出处存档。
- 记忆管理：Hindsight 拿到专属 bank，只留存带出处和评估 ID 的市场评估与人工决策事件；召回结果在应用层过滤掉 synthetic 标记，查询限制 token 预算保持聚焦。
作者总结：每个组件职责明确——普通代码计算与强制执行、模型负责解释、记忆提供上下文、人来决策、SQLite 留下应用自己的账本。
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