全球机器学习技术大会钱泓锦RAG 2.0：记忆驱动的下一代检索增强系统

记忆驱动的 RAG 2.0 挺有意思，尤其对做搜索或智能问答的你来说，值得关注。它不是单纯去知识库抓点数据，而是像有个“长记性”的 AI 助手，能记住更多历史信息，检索起来更精准，还能搞定长尾知识。

演讲里钱泓锦把 RAG 的升级路线讲得直白：1.0 主要靠向量检索，2.0 直接加了记忆功能，让外部知识量能撑到 128MB，环境上下文也有 128KB，这对前端调用 API 拉知识来说，缓存和延迟都会好不少。

场景上，比如你做个代码助手，它不仅能告诉你fetch怎么用，还能记得你之前是用在 React 项目里，下次回答更贴合。就像给 AI 加了“项目背景”，响应速度和相关性都更高。

要注意的是，RAG 2.0 也有挑战，比如上下文限制、内存溢出这些老问题没法完全躲开。用的时候，最好提前规划好数据分片和调用策略，不然 OOM 提示分分钟出现哦。

如果你常做需要整合多来源信息的功能，比如知识库搜索、智能客服，试试在后端接个 RAG 2.0，前端响应也会更聪明。