尊敬的各位同仁， 欢迎来到本次关于“Memory-augmented Retrieval”的讲座。今天我们将深入探讨如何利用历史对话的“Checkpoint”作为查询权重，显著提升检索系统的相关性，尤其是在多轮对话和复杂交互场景中。在当今的AI时代，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为构建高效、知识密集型大语言模型（LLM）应用的核心范式。然而，传统的RAG系统在处理动态、上下文敏感的对话时，常常暴露出其局限性。我们的目标是超越静态查询，迈向真正动态、情境感知的检索。 1. RAG的局限性：上下文之殇与记忆的缺失 首先，让我们快速回顾一下RAG的基本原理。RAG通过将用户查询与外部知识库中的相关信息相结合，增强LLM生成回复的能力。其核心流程通常包括： 用户查询：接收用户的输入。 检索：根据查询从向量数据库或其他知识库中检索最相关的文档片段。 生成：将查询和检索到的文档片段作为上下文输入给LLM，由LLM生成最终回复。 这个流程在单轮问答或信息检索任务中表现出色。然而，当我们将RAG应用于多轮对话、客服机器人、智能助手等需要“记忆 …
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