BM25算法与内存索引的高效组合
DiffMem采用内存中的BM25索引作为其快速检索的核心技术。这种设计实现了两个重要目标：快速响应和解释性输出。BM25作为一种经典的信息检索算法，特别适合处理文本相关性排序，其在DiffMem中的实现可以达到毫秒级的查询速度。
与传统向量数据库不同，DiffMem的这种检索方式不依赖于深度学习模型的向量嵌入，而是基于关键词匹配和统计相关性。这种方法带来三个显著优势：一是计算开销低，无需GPU资源；二是结果可解释性强，开发者可以直观理解匹配逻辑；三是更适合处理频繁更新的内容，避免了向量数据库在动态数据上的重新索引开销。
系统默认只对记忆的”当前状态”建立索引，这种设计既提升了检索效率，又优化了大型语言模型的token使用效率。
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