Chuyển tới nội dung chính
Phiên bản: v0.1 (Ổn định)

Bộ nhớ Ngữ nghĩa Lai & Cơ chế RAG

ActonOS tích hợp hệ thống Bộ nhớ Ngữ nghĩa Lai (Hybrid RAG), kết hợp giữa tìm kiếm từ khóa chính xác (FTS5) và tìm kiếm ngữ nghĩa sâu (Vector Embeddings) cùng thuật toán suy giảm nhận thức Ebbinghaus.

1. Công thức Suy giảm Nhận thức Ebbinghaus​

Để cân bằng giữa kiến thức mới và dữ liệu cũ, ActonOS áp dụng công thức:

R(t) = exp(-t / S)

Trong đó:

  • $t$: Thời gian đã trôi qua kể từ lần tương tác gần nhất.
  • $S$: Độ bền ghi nhớ của đoạn dữ liệu (tự động tăng khi Agent tái sử dụng đoạn thông tin đó nhiều lần).

2. Mô hình Vector Cục bộ Hoàn toàn (Embedding Daemon)​

  • Sử dụng mô hình ONNX siêu nhẹ multilingual-e5-small (chỉ 130 MB RAM).
  • Chạy trực tiếp trên CPU qua daemon embeddingd, không cần GPU rời và không gửi dữ liệu ra bên ngoài.