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广州智跃深空（Zleap）开源了自研的SAG2及桌面端SAG Wiki，利用BM25与JEV直接索引和检索本地文件，无需大模型预处理、Embedding或向量数据库，以极快建库、精准多跳检索和低Token消耗提供轻量本地知识库方案。
广州智跃深空人工智能科技有限公司 Zleap AI 提出的 SAG（SQL-Retrieval Augmented Generation） 出场了。其实，名字已经点题了——不是 Graph、Hippo，而是 SQL-Retrieval。它的核心想法是在离线阶段，SAG 先把原始文本先整理成「事项 + 实体」的数据库结构。等查询来了，再围绕当前问题，用 SQL 动态串出一张局部线索网。
大家好，我是Jomy，是智跃Zleap的CEO，也是Zleap产品和技术的主要设计者。此前在报道中，我曾粗略介绍过Zleap产品背后的技术：一个能帮助CEO自动整理、总结海量企业内部信息的智能Agent。今天，我要正式为大家介绍驱动这个Agent的底层技术：SAG。
CEO私人助理的活儿，也被Agent盯上了。 每天能独立更新出全公司的日报版“今日头条”，还是完全本地部署、开箱即用的那种：没错，整个机箱就A4大小，跟iPhone 15 Pro Max对比起来是这样的：不卖关子，这么个新鲜角色，名叫智跃Agent一体机。很有意思的一点是，这是市面上首个专门面向CEO打造的软硬一体私有化Agent，目标用户非常明确。