Governed Enterprise AI Memory Beyond RAG: From Vector Retrieval to Permissioned Knowledge Graphs
Explores how permissioned, provenance-preserving knowledge graphs can support enterprise AI memory beyond conventional vector retrieval.
你好,我是 Mark。
我长期实践 Go 服务、分布式系统、TypeScript 应用和 LLM 工作流,分享系统构建中的经验与踩坑后的判断。
Standalone HTTP MCP memory server for LLM hosts with durable graph memory, typed claims and facts, server-side embeddings, team/profile isolation, and recall.
Vercel AI SDK tool suite with production-ready agent tools for file operations, shell execution, code search, web fetching, memory, and context compaction.
Maintainer-gated AI development pipeline for GitHub issues, discussions, labels, workflows, branches, and pull requests.
RAG 不是魔法记忆。本文用实践视角解释 chunk、embedding、向量搜索、图谱支撑的记忆,以及为什么持久 AI 记忆需要来源证据、冲突处理和检索策略。
一段从 Claude Code skills,到 TypeScript 状态机、MCP 工具,再到 SDK 式 AI 工作流的个人路径。技能有帮助,工具有帮助,但提示词不是约束,LLM 也不该拥有控制平面。
AI 采用不只是选择工具。即使自认为不需要 AI 的公司,也需要理解 AI 应该放在哪里、哪些东西必须保持确定性,以及谁来负责定制、安全和长期控制。
RLHF 可能奖励迎合而不是准确,把 AI 变成裹着糖衣的子弹:看似认可,实则隐藏失败模式。本文讨论持续的对抗性规则如何把默认行为从奉承改成诚实质疑。
带有持久标识符、可引用的研究、预印本和技术产物。
Explores how permissioned, provenance-preserving knowledge graphs can support enterprise AI memory beyond conventional vector retrieval.