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文档 / 技术实现机制

从一张截图,到一句有依据的回答。

这一页保留技术语言。它说明一份内容如何从用户主动保存开始,变成可检索信息,并在需要时作为有来源的上下文参与 AI 对话。
01

内容摄取与 OCR

系统保留原始截图、网页或文件及其来源信息;OCR 将图像中的文字转为可索引文本,同时保留原始内容用于校验。

02

Embedding 与检索

内容经过切分和表征后建立检索索引。查询时结合关键词与语义相关性召回候选内容,而不是只依赖文件名或精确字面匹配。

03

RAG 与上下文组织

检索到的内容按相关性、时间和来源组织为受控上下文,再交给模型生成回答;回答应保留与原始资料之间的可追溯关系。

常见问题

进一步了解

为什么还要保留原始文件?

OCR 和模型输出都可能存在误差。原始截图、网页或文件是核验内容与追溯来源的依据。

向量检索会替代关键词搜索吗?

不会。关键词适合精确名称,语义检索适合只记得大意的情况,两种方式可以互相补充。

RAG 是否等于长期记忆?

不等于。RAG 是按需检索并组织上下文的一种机制;可靠的长期使用还依赖持续输入、来源记录、权限边界和可追溯性。

继续探索

从一次真实捕获开始。

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