引用对了文件答错了问题：sift-light 用三重校验堵住 Agent 检索漏洞
Deep_Bus_7488 · reddit · 2026-10-14
sift-light 是一个面向 AI agent 的本地检索工具，作者在 1.1.0-1 → 1.1.1-7 版本中集中解决一个隐蔽问题：agent 给出了真实的文件路径和行号，结论却不被原文支持——文件可能在检索后被改动、结果相关但不回答问题、或答案取决于摘录之外的例外条款（如"30 天可退款"但几行后写明"礼品卡除外"）。
主要更新包括：
- 概念检索：在精确文本检索之外新增独立的原生文本检索通道，配合有界 rank fusion，可用自然语言按概念搜索，且保留各通道独立结果，便于回溯验证原文。
- 多模态检索：支持文本→图像、图像→图像、扫描 PDF 页面检索（含纯图和混合 PDF），可按"描述"找图表而无需知道文件名。该路径为可选配置，原生媒体通道需 Apple Silicon 并单独配置 worker 与模型文件。
- 源时效校验：检索结果绑定内容身份，查看源文件、导航与已存证据验证时会复查该身份；文件被改或消失会显式报告，迫使 agent 重新取证而非默认旧结果仍然有效。
- 答案支持度评估：在已验证的源范围上做可选的 answer-support 评估，区分证据支持、反驳或不足以判定结论，且与相关性排序、源校验保持为相互独立的信号。
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