各位同仁，各位对人工智能与大规模知识系统充满热情的开发者们： 欢迎来到今天的讲座，我们将共同探讨一个在当前 Agent 驱动的智能系统时代极具挑战性也至关重要的课题——“Semantic Sharding for Billions of Tokens”，即如何在万亿级知识库中，为 Agent 精准挂载其所需的知识切片。 随着大型语言模型（LLMs）的飞速发展，我们正迈入一个 Agent 时代。这些智能体不再仅仅是简单的问答机器人，它们能够理解复杂指令，进行多步规划，甚至自主执行任务。然而，无论是规划、推理还是执行，Agent 都离不开一个强大的“大脑”——即海量的、高质量的知识。我们面对的挑战是，当知识库的规模达到数十亿、上万亿甚至更多 Token 时，如何高效、精准地从这片信息汪洋中，为 Agent 捞取其当下最急需的那一小片“知识切片”？这不仅仅是工程问题，更是算法与架构的艺术。 知识的宇宙：万亿级知识库的挑战 想象一下，一个包含了互联网上所有文本信息、全球所有开源代码库、各个领域专业文档、甚至企业内部所有知识资产的超级知识库。其规模可以轻易达到万亿级别的 Token。这样的知识库 …
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