演讲主题

RAG 2.0：记忆驱动的下一代检索增强系统

传统的 RAG（检索增强生成）系统缺乏对检索数据库进行全局记忆的能力，限制了其主要应用于直接问答任务。我们借鉴人类记忆机制，探索能够对超长文本进行全局语义感知的记忆模型，帮助实现对完整上下文的快速概览与掌握。在需要全局信息理解的复杂任务中，记忆驱动的 RAG 系统能够提供更全面、精准的信息反馈，从而大幅提升任务的表现和生成质量。 大纲： 1.RAG简介 2.基于Embedding检索方式的经典RAG系统介绍 3.基于记忆机制的RAG2.0系统介绍 4.基于记忆机制的RAG2.0的应用场景和实现