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GitHub · 去对齐工具与仓库·· 19 天前精选AI 评分64

ceedot-rock/omni-slated-mem-core v0.2.0:无需 LLM 调用的本地记忆系统

ceedot-rock/omni-slated-mem-core

来源与原文

GitHub · 去对齐工具与仓库

发布时间:(北京时间)

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完整链接与内容说明

https://github.com/ceedot-rock/omni-slated-mem-core

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

ceedot-rock 在 GitHub 发布 omni-slated-mem-core v0.2.0,这是参加 Agent Memory Challenge Cycle 2 文本赛道的零 LLM 本地记忆系统,全程无语言模型调用,完全确定性且可精确复现。检索采用 BM25 与 BAAI/bge-small-en-v1.5 嵌入的混合召回加 RRF 融合,再用 ms-marco-MiniLM-L-6-v2 交叉编码器重排并做相关性门控;v0.2.0 在 v0.1.0 检索引擎上增加记忆管理层,包括矛盾/取代追踪、时间表达解析、门控两跳检索与会话合并,矛盾检测在 22 对合成样本上达到 precision 1.000、recall 1.000。

推荐理由

原文完整给出检索管线、阈值校准数据和并发设计,做本地 Agent 记忆系统时可以直接参考其方法与取舍。

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