RAG Híbrido y Memoria en Capas Construyen Agentes LLM de Alta Fidelidad a Gran Escala

Los sistemas de memoria fundamentada para agentes LLM están convergiendo en un diseño en capas que combina memoria de trabajo de largo contexto, registros de eventos episódicos y almacenes semánticos estructurados, todo ello conectado con un control de recuperación híbrida y consciente de la saliencia. El resultado es una mejor factualidad, menor interferencia y latencia predecible, siempre que se gestione correctamente el servicio y la gobernanza. Aunque los modelos de largo contexto de una sola pila ayudan, lo más avanzado son las arquitecturas RAG híbridas que combinan recuperación densa y dispersa con navegación mediada por herramientas y razonamiento potenciado por gráficos para obtener fundamentos verificables [1–3].

Este artículo detalla una arquitectura de referencia y los patrones de implementación concretos que importan en la práctica: cómo interactúan las capas; cómo representar, indexar y recuperar el conocimiento; cómo controlar lecturas/escrituras con evaluación de saliencia, novedad y decaimiento por antigüedad; cómo comprimir y consolidar historias largas; y cómo atender cargas de trabajo de alto rendimiento con extensiones de caché KV (vLLM), atención optimizada (FlashAttention‑2) y atención en streaming/anillo [17–19,62]. Aprenderás qué componentes combinar, qué compensaciones esperar y cómo instrumentalizar los márgenes de rendimiento (latencias p50/p95 por etapas, rendimiento bajo concurrencia y factores de costos) sin prometer alucinaciones que la pila no pueda cumplir.

Detalles de Arquitectura/Implementación

Roles e interfaces de las capas

Memoria de trabajo: el prompt en vivo y el caché KV contienen el turno actual y la historia corta. Los modelos de largo contexto ayudan, pero el servicio eficiente—PagedAttention para la gestión de KV sin fragmentaciones, loteo continuo/prefijo y atención en streaming/anillo—mantiene la latencia bajo control a medida que las longitudes de secuencia crecen [17–19].
Memoria episódica: registros de eventos solo apendibles y con marca de hora, que trasladan preferencias, errores, resultados intermedios y decisiones de contexto entre sesiones. La reflexión inspirada en la cognición puede consolidar notas atómicas en resúmenes de mayor valor para su uso posterior.
Memoria semántica: conocimiento duradero y auditable—hechos, esquemas, ontologías—materializado en un almacén relacional o gráfico de conocimiento, complementado con búsqueda vectorial sobre contenido no estructurado para recordar de manera flexible [1–3].

Interfaces:

Ruta de lectura: consultas multi-pool contra (a) un buffer episódico reciente, (b) perfiles semánticos personales/arrendatarios, (c) bases de conocimiento globales y (d) herramientas (búsqueda/web/APIs). Orquesta una canalización híbrida—BM25 + recuperador denso + reevaluador de codificador cruzado—con URIs de fuente explícitas, marcas de tiempo y hashes para habilitar el fundamento por reclamación [1,2,26,27,39].
Ruta de escritura: un controlador puntúa las memorias candidatas por importancia, novedad, utilidad predicha y banderas del usuario; escribe en registros episódicos, programa la consolidación en almacenes semánticos y etiqueta la procedencia (W3C PROV) para evitar blanquear reclamaciones no verificadas [4,39].

Representaciones e indexación

Almacenes de vectores densos: la búsqueda ANN con HNSW/IVF/ScaNN ofrece un recuerdo escalable y semánticamente flexible; FAISS sostiene la indexación local de alto rendimiento, mientras que las bases de datos vectoriales alojadas (Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, Qdrant) proporcionan búsqueda híbrida, filtros de metadata y ACLs [1,20–24,22,58].
Gráficos y almacenes relacionales: los gráficos de conocimiento capturan entidades/relaciones para consultas exactas y validación; los diseños híbridos combinan búsquedas de gráficos con búsqueda vectorial sobre documentos para amplitud y precisión [1–3,56].
Fragmentación: alinear con unidades semánticas (párrafos/secciones para prosa; funciones/clases para código; ventanas de transacción/sesión para registros) para mejorar el recuerdo de recuperador y reducir el desperdicio de contexto (métricas específicas de tamaño de fragmento no disponibles).

Orquestación de recuperación híbrida y rutas potenciadas por gráficos

Escaso+denso con reevaluación: comenzar amplio (BM25 + denso), luego codificar de forma cruzada para precisión; ajustar en tareas BEIR/KILT para mejorar la calidad de la recuperación y la atribución de respuestas de extremo a extremo [1,26,27].
Navegación y planificación mediada por herramientas: intercalar razonamiento con búsqueda, recuperación de páginas y llamadas a bases de datos/APIs a través de ReAct; superponer recuperar‑luego‑criticar estilo Self‑RAG para mejorar la cobertura de evidencia y reducir las alucinaciones [2,3].
GraphRAG: construir un gráfico de conocimiento derivado del corpus; consultar rutas centradas en entidades para razonamiento multi‑salto y desambiguación, produciendo salidas amigables con las citas.

Controladores de lectura/escritura y control de interferencias

Saliencia y diversidad: puntuar escrituras por importancia, novedad (distancia semántica a memorias existentes), utilidad predicha y señales del usuario; usar MMR o selección submodular en lecturas para equilibrar relevancia y diversidad; aplicar decaimiento basado en la antigüedad para preferir contexto reciente.
Aislamiento: particionar memorias por arrendatario/usuario/proyecto a través de espacios de nombres; mantener registros solo apendibles con eliminaciones blandas y copias sombra para ediciones; rastrear versiones de modelos de incrustación en índices para evitar el deslizamiento de la distribución [20–24].

Compresión y consolidación

Resúmenes jerárquicos: sesión → resúmenes semanales/mensuales → declaraciones semánticas vinculadas a perfiles/ontologías; transportar la procedencia explícita con URIs/marcas de tiempo.
Compresión de prompt e indexación jerárquica: usar compresión afinada por instrucción como LLMLingua para reducir los tokens en tiempo de lectura; aplicar la indexación organizada en árbol de RAPTOR para aumentar el recuerdo/precisión sobre largos/heterogéneos corpora [42,57].

Servicio para rendimiento y latencia

Caché KV y loteo: PagedAttention de vLLM permite un servicio de alto rendimiento y baja fragmentación con loteo continuo y caché de prefijo; combinar con pilas de flujo de estado como SGLang para agentes con muchas herramientas y múltiples turnos [17,63].
Núcleos de atención y decodificación: FlashAttention‑2 acelera la atención y reduce la memoria; la atención en streaming y anillo estabiliza el rendimiento con entradas largas; la decodificación especulativa puede reducir aún más la latencia (las ganancias exactas varían; métricas específicas no disponibles) [18,19,62].

Almacenamiento y gobernanza en el plano de datos

Capacidades de bases de datos vectoriales: búsqueda híbrida dispersa-densa; filtros de metadata (arrendatario, tiempo, modalidad, etiquetas de PII); control de acceso a nivel de fila/campo; y fragmentación horizontal son básicas para producción [20–24,58].
Modelar la huella: PostgreSQL + pgvector o LanceDB son viables cuando deseas una carga de trabajo transaccional + vectorial unificada a escala moderada; a gran escala o en discos giratorios, los índices de gráficos en disco al estilo DiskANN ayudan a limitar la latencia/huella [59–61].
Procedencia y auditoría: registrar turnos en bruto, llamadas a herramientas, contextos recuperados y salidas con hashes/marcas de tiempo; representar derivaciones con W3C PROV; apoyar flujos de trabajo de eliminación compatibles con el Artículo 17 del GDPR y la redacción de PII con herramientas como Microsoft Presidio [39,44,45].

Sobres de rendimiento y observabilidad

Instrumentar p50/p95 por etapa (recuperación, reevaluación, llamadas a herramientas, decodificación), tokens/seg bajo concurrencia y costo por tarea (tokens, consultas de recuperador, tarifas de herramientas/APIs y mantenimiento de almacenamiento/índice amortizado). Usar métricas de fundamentación como RAGAS y conjuntos de evaluación (LongBench/SCROLLS/RULER para largo contexto; BEIR/KILT para atribución de recuperación) para conectar ajustes de infraestructura a resultados de extremo a extremo [10–12,25–27]. Donde no se proporcionan puntos de referencia numéricos en el informe, tratar las afirmaciones de mejora cualitativamente y validar con tus propias pruebas (métricas específicas no disponibles).

Tablas Comparativas

Opciones de ANN/indexación y recuperación

Opción	Lo que aporta	Cuándo preferir	Notas/refs
HNSW	ANN de gráficos de alto recuerdo con buena latencia	Búsqueda semántica de propósito general en memoria	Común en FAISS y bases de datos vectoriales [1,22]
IVF (cuantización gruesa)	Búsqueda más rápida a través de particiones	Colecciones grandes con recuerdo aproximado aceptable	Ampliamente soportado; ajustar listas/sondeos [1,22]
ScaNN	ANN eficiente para vectores densos	Recuperación densa de alto rendimiento	Citado como una opción ANN en pilas RAG híbridas
Plana (exacta)	Recuerdo exacto	Particiones pequeñas/calientes o líneas base de evaluación	Mayor latencia/costo; soportado en FAISS
DiskANN	ANN gráfico en disco	Escala muy grande o discos giratorios	Limita latencia/huella a escala
GraphRAG	Recuperación centrada en entidades, multi‑salto	Desambiguación, dominios procedurales/relacionales	Proporciona rutas amigables con las citas

Optimización del servicio para agentes de largo contexto

Componente	Rol	Efecto en latencia/rendimiento	Notas/refs
vLLM PagedAttention	Gestión de caché KV + loteo continuo/prefijo	Mayor rendimiento, menor fragmentación	Servicio LLM en producción
FlashAttention‑2	Núcleo rápido de atención	Menor tiempo/memoria de atención	Combina con vLLM/decodificación especulativa
Atención en streaming	Decodificación en línea sobre entradas largas	Estabiliza memoria/latencia	Idóneo para chats en streaming
Atención de anillo	Memoria reducida para secuencias largas	Mejora la viabilidad en longitudes extremas	Complementa el streaming
SGLang	Rendimiento de flujo de estado/llamada a herramientas	Reduce sobrecarga de orquestación	Agentes con muchos turnos/herramientas

Mejores Prácticas

Orquestar recuperación híbrida con crítica y procedencia

Comienza con BM25 híbrido + recuperación densa; reevaluar con un codificador cruzado; entrenar y validar en BEIR/KILT para acoplar la calidad del recuperador con la atribución posterior [1,26,27].
Intercalar planificación al estilo ReAct con llamadas a herramientas (búsqueda, web, BD/APIs) y adoptar el ciclo de recuperar‑luego‑criticar de Self‑RAG para reducir alucinaciones y mejorar la cobertura de evidencia [2,3].
Llevar la procedencia de extremo a extremo: incluir URI, marca de tiempo y hash de contenido en cada fragmento; mostrar citas en línea cerca de las reclamaciones; codificar derivaciones en W3C PROV para auditorías.

Diseñar controladores de lectura/escritura para frenar el crecimiento y la interferencia

Escribir menos, escribir mejor: puntuar escrituras por importancia, novedad, utilidad predicha y confirmación del usuario; diferir el contenido especulativo y confiar en la recuperación bajo demanda.
Leer para relevancia y diversidad: combinar pools ponderados por recencia (buffer episódico, perfil semántico personal, KB global, herramientas) con selección MMR/submodular; aplicar decaimiento basado en la antigüedad para favorecer el contexto fresco.
Aislar agresivamente: espacio de nombres por usuario/proyecto; registros solo apendibles con eliminaciones suaves y copias sombra; rastrear identificaciones de versión de incrustación en metadata para evitar mezclar distribuciones a través de actualizaciones de índice [20–24].

Comprimir y consolidar con retención de procedencia

Resumir periódicamente largos hilos a resúmenes jerárquicos; usar LLMLingua (compresión de prompt) para reducir los tokens de tiempo de lectura mientras se preservan entidades clave, fechas y decisiones; adoptar la indexación en árbol RAPTOR para largos/heterogéneos corpora [42,57].
Promover declaraciones consolidadas en almacenes semánticos solo con fuentes verificables; adjuntar procedencia para que futuras ediciones y recrawl puedan reverificar reclamaciones.

Servir eficientemente para cargas de trabajo multiarrendatario, de largo contexto

Desplegar con PagedAttention de vLLM para servicio KV-eficiente, continuamente loteado; habilitar caché de prefijo para prompts del sistema repetidos; superponer FlashAttention‑2 para aceleraciones de núcleo [17,62].
Para agentes con muchas herramientas, usar servicio de flujo de estado (por ejemplo, SGLang) para reducir la sobrecarga de orquestación; instrumentar latencias p50/p95 por etapa y costo por tarea, no solo tokens/seg.
Preferir almacenamiento en niveles: cachés calientes para elementos recientes/de alto valor, índices vectoriales cálidos para contenido activo, almacenamiento de objetos fríos para archivos; programar consolidación/reindexación por lotes fuera de picos.

Gobernar el plano de datos

Redactar PII antes de incrustar/persistencia (Microsoft Presidio); aplicar ACLs a nivel de fila/campo en bases de datos vectoriales; proporcionar flujos de trabajo de eliminación que propaguen lápidas en índices y copias de seguridad para satisfacer el Artículo 17 del GDPR [20–24,44,45].
Representar la procedencia con W3C PROV y mantener registros amigables con la auditoría: turnos brutos, llamadas a herramientas, contextos recuperados, salidas de modelos y resultados de verificación.

Ejemplos Prácticos

Aunque el informe no incluye fragmentos de código o puntos de referencia específicos del sistema, describe patrones arquitectónicos concretos que pueden aplicarse:

Canalización híbrida para QA intensiva en conocimiento: combinar BM25 con un recuperador denso; alimentar la unión en un reevaluador de codificador cruzado; requerir que cada fragmento de contexto lleve un URI, marca de tiempo y hash. Evaluar con BEIR y KILT para ajustar la recuperación y medir la corrección de extremo a extremo con atribución [1,26,27]. En la práctica, esto reduce las alucinaciones y reduce el contexto a la evidencia más relevante (no se proporcionan mejoras de métricas específicas).
Self-RAG + ReAct para agentes conscientes de herramientas: para tareas que requieren evidencia fresca o de varios pasos, alternar pasos de razonamiento con llamadas a herramientas (búsqueda, fetch web/API), luego aplicar una etapa de crítica Self-RAG que comprueba la cobertura y sugiere recuperación adicional si quedan vacíos [2,3]. Este bucle tiende a mejorar la cobertura y fiabilidad de la evidencia por diseño (ganancias cuantitativas no especificadas en el informe).
Recuperación multi-salto mejorada por gráfico: construir un gráfico de conocimiento a partir de un corpus de documentación; en el momento de la consulta, recuperar tanto pasajes similares temáticamente como vecinos del gráfico de entidades clave. Usar rutas centradas en entidades para desambiguar términos similares (por ejemplo, procedimientos o componentes con nombres superpuestos) y presentar explicaciones multi‑salto amigables con las citas.
Consolidación de historias largas: para asistentes multi-sesión, consolidar registros episódicos en resúmenes de sesión y semanales; usar LLMLingua para comprimir resúmenes incluidos en tiempo de lectura; indexar el corpus con el árbol de RAPTOR para mejorar el recuerdo en hilos extensos [42,57]. Promover solo hechos de alta confianza y respaldados por procedencia en el almacén semántico.
Servicio para baja latencia bajo concurrencia: alojar el agente con PagedAttention de vLLM para minimizar la fragmentación de KV; habilitar el loteo continuo y caché de prefijo; compilar con FlashAttention‑2. Añadir atención en streaming/anillo cuando maneje entradas muy largas para estabilizar memoria y latencia (números exactos p50/p95 no se suministran en el informe) [17–19,62].
Gobernanza y auditoría: antes de la persistencia o incrustación, ejecutar detección/redacción de PII; restringir el acceso por filtros de arrendatario/proyecto en la BD vectorial; cuando se solicite una eliminación, propagar eliminaciones suaves/lápidas a índices y copias de seguridad para satisfacer el Artículo 17 del GDPR. Registrar la procedencia como gráficos PROV de W3C para auditorías [20–24,39,44,45].

Conclusión

Los agentes LLM logran una mayor fidelidad y escala cuando la memoria está en capas, la recuperación es híbrida y verificable, y los controladores tratan el ancho de banda de escritura/lectura como un recurso escaso. En producción, la pila ganadora empareja BM25 + recuperación densa + reevaluación de codificador cruzado con ciclos de verificación de planificador (ReAct, Self‑RAG), rutas mejoradas por gráficos donde el razonamiento multi‑salto importa, y consolidación disciplinada con procedencia. En el lado de la infraestructura, PagedAttention de vLLM, FlashAttention‑2 y atención en streaming/anillo mantienen rápido el servicio de largo contexto; las bases de datos vectoriales con filtros, ACLs y fragmentación anclan el plano de datos; y la procedencia preparada para auditorías más flujos de trabajo de eliminación mantienen el sistema confiable y cumplidor.

Conclusiones clave:

Usar memoria en capas (trabajo/episódica/semántica) y RAG híbrido con crítica para confiabilidad [1–3].
Controlar escrituras con saliencia/novedad/utilidad predicha; equilibrar relevancia/diversidad de lectura con decaimiento consciente de la antigüedad.
Preferir recuperación mejorada por gráficos para razonamiento multi‑salto y desambiguación.
Servir con vLLM + FlashAttention‑2 e instrumentar latencias p50/p95 por etapas; comprimir historias largas con LLMLingua y RAPTOR [17,42,57,62].
Aplicar procedencia (W3C PROV), ACLs, redacción de PII y flujos de trabajo de eliminación en tiendas vectoriales [20–24,39,44,45].

Próximos pasos:

Prototipar la pila mínima: servicio vLLM, recuperación híbrida BM25+densa con reevaluación, controlador de escritura episódica y RAGAS para monitoreo de fundamentación [17,20–25].
Añadir bucles de verificación de planificador‑recuperador y recuperación mejorada por gráficos para dominios complejos [2,3,56].
Establecer arneses de evaluación para largo contexto, atribución y seguimiento de latencia/costo; iterar umbrales de saliencia y políticas de decaimiento.

Con un diseño orientado a la procedencia, controladores conscientes de la saliencia y servicio/almacenamiento de grado de producción, el RAG híbrido y la memoria en capas entregan agentes LLM fundamentados, auditables y escalables. 🚀

Fuentes

Una encuesta sobre generación aumentada por recuperación para modelos de lenguaje grande — https://arxiv.org/abs/2312.10997 — Descripción general de patrones RAG híbridos, opciones ANN y canalizaciones de recuperación.
Self-RAG: Aprendiendo a recuperar, generar y criticar para mejorar modelos de lenguaje — https://arxiv.org/abs/2310.11511 — Política de recuperar-luego-criticar que mejora la cobertura de evidencia y confiabilidad.
ReAct: Sinergizando el razonamiento y la acción en modelos de lenguaje — https://arxiv.org/abs/2210.03629 — Planificación/navegación mediada por herramientas para intercalar razonamiento con consultas externas.
MemPrompt: Auto-completado aumentado con memoria para LLMs — https://arxiv.org/abs/2306.14052 — Señales de saliencia/novedad/utilidad predicha para políticas de escritura de memoria.
Agentes Generativos: Simulacros interactivas del comportamiento humano — https://arxiv.org/abs/2304.03442 — Memoria episódica y reflexión/consolidación inspirada en la cognición.
Transformer-XL: Modelos de lenguaje atentos más allá de un contexto de longitud fija — https://arxiv.org/abs/1901.02860 — Mecanismos recurrentes para modelado de largo contexto y ventaneo.
LongBench — https://arxiv.org/abs/2308.14508 — Tareas de evaluación de largo contexto.
SCROLLS — https://arxiv.org/abs/2201.03533 — Benchmark para largas secuencias.
RULER — https://arxiv.org/abs/2309.17453 — Evaluación de largo contexto.
vLLM: PagedAttention — https://arxiv.org/abs/2309.06131 — Servicio de caché KV de alto rendimiento con loteo continuo/prefijo.
StreamingLLM — https://arxiv.org/abs/2306.02182 — Atención en streaming para decodificación en línea.
Atención de Anillo — https://arxiv.org/abs/2310.01889 — Atención eficiente en memoria para contextos largos.
Documentación de Pinecone — https://docs.pinecone.io/ — Capacidades de bases de datos vectoriales (filtros, ACLs, fragmentación).
Documentación de Weaviate — https://weaviate.io/developers/weaviate — Características de búsqueda híbrida y gobernanza en bases de datos vectoriales.
FAISS — https://github.com/facebookresearch/faiss — Implementaciones ANN (HNSW/IVF/flat) para recuperación local.
Documentación de Milvus — https://milvus.io/docs — Base de datos vectorial a escala con filtrado/fragmentación.
Documentación de Chroma — https://docs.trychroma.com/ — Características del almacenamiento vectorial relevantes para RAG híbrido.
RAGAS — https://github.com/explodinggradients/ragas — Métricas de fundamentación.
KILT — https://arxiv.org/abs/2010.11967 — Recuperación QA con atribución.
BEIR — https://arxiv.org/abs/2104.08663 — Evaluación de recuperadores a través de tareas.
W3C PROV — https://www.w3.org/TR/prov-overview/ — Representación de procedencia para auditoría.
LLMLingua — https://arxiv.org/abs/2310.05736 — Compresión de prompt para reducir presupuestos de token.
Microsoft GraphRAG — https://github.com/microsoft/graphrag — Recuperación aumentada por gráfico para razonamiento/disambiguación multi‑salto.
RAPTOR — https://arxiv.org/abs/2306.17806 — Indexación jerárquica organizada en árbol.
Documentación de Qdrant — https://qdrant.tech/documentation/ — Características de bases de datos vectoriales, incl. filtros y fragmentación.
pgvector — https://github.com/pgvector/pgvector — Búsqueda vectorial dentro de PostgreSQL para cargas de trabajo unificadas.
LanceDB — https://lancedb.github.io/lancedb/ — Base de datos vectorial para cargas de trabajo de escala moderada, unificadas.
DiskANN — https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/diskann/ — ANN gráfico en disco para gran escala/discos giratorios.
FlashAttention‑2 — https://arxiv.org/abs/2307.08691 — Núcleos de atención más rápidos para reducir latencia y memoria.
SGLang — https://github.com/sgl-project/sglang — Servicio de flujo de estado para agentes con muchos turnos/herramientas.

Fuentes y Referencias

A Survey on Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models Supports hybrid RAG design choices, ANN options, and retrieval pipelines used throughout the architecture.

Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique for Improving Language Models Justifies retrieve-then-critique loops that improve evidence coverage and reduce hallucinations.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models Provides the planning framework for tool-mediated browsing and interleaving reasoning with external queries.

MemPrompt: Memory-Augmented Prompting for LLMs Informs salience/novelty/predicted-utility signals for write controllers.

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior Motivates episodic memory and reflection/rollup mechanisms for durable insights.

Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context Background on long-context modeling and windowing relevant to chunking and working memory.

LongBench Benchmark for long-context understanding used to evaluate long-context and serving improvements.

SCROLLS: Standardized CompaRison Over Long Language Sequences Evaluation suite for long-sequence reasoning tied to performance envelopes.

vLLM: PagedAttention Core serving technology enabling high-throughput KV-cache management with batching.

StreamingLLM Technique for streaming attention to stabilize decoding over long inputs.

Ring Attention Memory-efficient attention mechanism for long contexts.

Pinecone documentation Vector DB features including hybrid search, filters, ACLs, and sharding for the data plane.

Weaviate documentation Vector DB capabilities for hybrid search and governance used in production patterns.

FAISS ANN index implementations (HNSW/IVF/flat) that underpin dense retrieval.

Milvus documentation Production vector database with sharding and filtering.

Chroma documentation Vector store features for hybrid RAG pipelines.

RAGAS Groundedness metrics for end-to-end reliability monitoring.

KILT Evaluation for retrieval with attribution to guide retriever tuning.

BEIR Retriever evaluation benchmark to validate hybrid pipelines with reranking.

W3C PROV Overview Provenance model for audit-friendly, provenance-first design.

LLMLingua Prompt compression technique to control token budgets while preserving salient info.

Microsoft GraphRAG (repository) Graph-augmented retrieval for multi-hop reasoning and disambiguation.

RAPTOR Hierarchical tree-organized indexing to improve recall/precision on long histories.

Qdrant documentation Vector DB capabilities for filters and sharding in production.

pgvector Vector search inside PostgreSQL for unified transactional + vector workloads.

LanceDB documentation Alternative vector database for moderate-scale unified workloads.

DiskANN On-disk ANN index for very large scale or spinning-disk environments.

FlashAttention-2 Faster attention kernels to reduce latency and memory in long-context serving.

SGLang (repository) State-flow serving stack to improve tool-call throughput and reduce orchestration overhead.

Microsoft Presidio PII detection/redaction to govern embeddings and stored content.

GDPR Article 17 Right-to-be-forgotten requirements that shape deletion/tombstoning workflows in vector indexes.