AIEngineeringProduct为什么我要做 Synapse:一个隐私优先的 AI 记忆系统我复盘 Synapse 的初衷与架构:从零摩擦输入、自动整理、语义检索、对话式查询,到本地优先的模型路由、隐私边界和数字分身愿景。2026年4月17日 · 22 min
AIEngineeringRAGRAG 在真实系统里的几个坑把 RAG 从 demo 推到可用系统时,最容易踩的 6 个坑:chunk 切分、检索不准、上下文污染、token 预算、本地模型、latency。结合 Synapse 的真实取舍给出可操作解法。2026年5月9日 · 12 min
AIEngineeringProduct模型路由不是 if else:Synapse 里的本地模型与云模型分流结合 Synapse 当前代码,复盘模型路由的真实实现:隐私分级、本地优先阈值、对话云端优先、失败降级、运行时配置、心跳探测和成本记录。2026年5月12日 · 13 min
AIEngineeringRAG从笔记到回答:Synapse 里的检索、上下文和引用继续复盘 Synapse 的真实实现:笔记后台处理、关键词搜索、Qdrant note 级向量、对话上下文拼装、citations,以及下一步要补的 chunk 与重排。2026年5月13日 · 13 min