詳細解釋
記憶檢索（Memory Retrieval）是從長期記憶中找回與當前查詢相關資訊的過程，是AI代理的關鍵能力。
檢索方法：
- 語義檢索：向量相似度匹配（最常用）
- 關鍵字檢索：精確或模糊匹配
- 時間檢索：按時間範圍查找
- 混合檢索：結合多種方法
語義檢索流程：
- 查詢編碼：將當前問題轉為向量
- 相似度計算：與記憶庫向量比較
- 排序篩選：取Top-K最相似
- 重排序：用更精確模型精排
- 載入上下文：放入工作記憶
優化技術：
- 分層檢索：粗檢+精檢
- 緩存熱門：常用記憶常駐
- 摘要壓縮：長記憶先摘要
- 去重合併：合併相似記憶
檢索增強生成（檢索增強生成 (RAG)）：
- 將檢索到的記憶作為上下文
- 結合大型語言模型 (大語言模型 / 大模型)生成回應
- 是知識密集型任務的標準做法
挑戰：
- 相關性判斷：準確理解需要什麼
- 資訊過載：檢索太多導致噪音
- 時效性：新舊記憶的權衡