掘金作者用一次完整对话串讲 RAG、记忆与上下文的关系
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掘金作者用一次完整对话串讲 RAG、记忆与上下文的关系
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AI 综述
掘金上的一篇文章用一次完整对话，把 RAG、向量数据库、工具调用、记忆与上下文的关系串联起来讲解，帮助读者分清这几个概念在对话中各自承担的角色。 文章核心是回答三个问题：谁决定查资料、什么内容进入长期记忆、每次发给模型的上下文是什么。作者指出，用户说一句话背后可能调用多次 LLM，上下文需要按 token 预算筛选，而非全部塞给模型。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月17日 01:19
RAG、记忆、上下文，这几个东西到底怎么串起来？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- 掘金RAG、记忆、上下文，这几个东西到底怎么串起来？
作者用一次完整对话把 RAG、向量数据库、工具调用、记忆与上下文的关系串起来讲解。核心是分清谁决定查资料、什么内容进长期记忆、每次发给模型什么，并指出用户说一句话背后可能调用多次 LLM，上下文需要按 token 预算筛选。
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