Deep Recall在以下五个维度超越传统向量数据库方案：
| comparison dimension | 普通向量数据库 | Deep Recall |
|---|---|---|
| contextualization | 单纯向量相似度匹配 | 支持时间衰减、因果推理等记忆增强算法 |
| 资源调度 | 需手动扩展 | 自动弹性扩缩容（CPU/GPU感知） |
| Safety Compliance | 依赖外部工具 | 内置代码扫描、依赖审计（CVE检测） |
| model adaptation | 需要定制开发 | 预置LLM接口（支持LoRA/P-Tuning适配） |
| Multimodal extensions | 仅文本支持 | 实验性支持图像/音频记忆（v0.4+） |
典型场景优势：在客户服务中不仅能记住用户历史问题，还能识别”三个月前投诉过物流问题”这类时间敏感特征，这是单纯向量相似度无法实现的。
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