Zleap技术解密：后RAG时代已来，SAG重新定义AI搜索

大家好，我是Jomy，智跃Zleap的CEO。今天我想为大家介绍驱动我们智能Agent的核心技术——SAG（SQL-Retrieval Augmented Generation）。这一技术不仅能帮助企业管理者高效整理和总结海量信息，更可能成为企业、个人乃至整个AI领域的底层技术支撑。

技术原理

传统RAG依赖向量模糊匹配语义，虽高效但深度不足；GraphRAG基于知识图谱，虽精准但速度慢、成本高。而SAG结合了SQL的精准检索与向量的模糊匹配能力，在查询时实时构建数据关系，突破了“快、准、全”的不可能三角。

SAG的核心在于将复杂信息提炼为原子化事件，并提取多维属性（称为“自然语言向量”），在查询时动态计算事件关系。这一过程类似于社会学中的“六度分隔理论”，通过共同属性快速关联不同事件，同时利用SQL实现极速检索。

此外，SAG通过向量数据库解决语义模糊性问题，例如将“苹果公司”匹配到“Apple Inc”或“iPhone”，再通过SQL进行精准查询，实现了精准与灵活的平衡。

应用方向

企业应用

1. 智能决策助手：唤醒企业历史数据，提供实时决策支持。
2. 通用数据处理引擎：重构企业数据，提升算法效果。
3. 低成本AI转型方案：帮助传统企业直接迈入AI化时代，利用夜间闲置算力处理数据。

个人应用

1. 知识库底座：将笔记、文档等转化为可检索的知识体系。
2. 记忆中枢：让AI记住用户偏好，成为懂你的智能助手。
3. 轻量化运行：低算力需求，甚至可在手机上离线运行。

Agent领域

SAG为Agent提供精准上下文支持，大幅提升任务完成效率，例如原本需10步的任务可能仅需3步。

开源与愿景

为了推动行业发展，我们决定开源SAG技术，地址如下： https://github.com/Zleap-AI/SAG

我们相信，SAG的价值不仅在于替代RAG，更在于以极高效率将信息转化为统一的多维知识图谱，打通数据孤岛，让所有数据成为资产。这是智跃Zleap的愿景：让所有信息产生连接，让所有数据成为资产。

目前，我们的产品仍处于Beta阶段，可通过邀请码体验。更多信息请关注智跃公众号或访问以下链接： - Web：https://app.zleap.com.cn
- APP：iOS App Store搜索Zleap