文小言主动推荐、记忆与 RAG 策略优化

问题背景

AI 助手的问题往往不是单点模型能力不足，而是推荐内容可用性、记忆可管理性、检索稳定性这些系统问题叠加。

我主要推动了什么

从内容可用性评估、记忆数据抽样与结构化、意图分层切入，协同算法推动推荐内容过滤、prompt 调整、记忆结构优化、RAG 触发逻辑迭代。

结果与价值

不把模型能力当黑盒，把推荐、记忆、检索拆成具体产品问题来处理。

公开展示时保留什么

• 不展开内部实验逻辑与精确指标，只讲问题类型和优化方向。
• 适合突出你对 AI 助手类产品的系统理解。
• 这也是你求职时很有辨识度的一段经历。

使用的工具与栈