为编程智能体构建以证据为先的本地搜索层时，我学到了什么

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摘要

作者介绍了 sift-light 的构建过程。这是一个面向编码智能体、以证据为先的本地搜索层，优先采用精确搜索和可验证的来源，而非看似合理的语义猜测，并新增了在 Apple Silicon 上对图像和扫描版 PDF 进行视觉检索的功能。

我反复看到同一种失误：智能体找到了一个看似合理的文件，自信地给出答案，却从未证实引用的片段仍与磁盘上的文件一致。我围绕相反的工作流程构建了 sift-light：先进行精确搜索，仅在明确启用时提供语义候选结果，再通过后续步骤检查并验证保留下来的源内容。最近的版本还新增了在 Apple Silicon 上对图像和扫描版 PDF 页面进行视觉检索的功能，同时保留原始页码和源内容哈希值。真正棘手的部分没有模型那么光鲜：- 确保字面匹配的证据不会被语义候选结果挤掉 - 让分页和检查复用同一个快照，而不是重新运行查询 - 拒绝提及本地准入层从未发送过的文件的远程媒体响应 - 在读取大文件之前限制 Base64 请求的大小 - 在编辑后明确显示源证据已过时 我很好奇其他智能体开发者是如何处理这些问题的。你们会严格区分“相关”和“已验证”，还是让模型自行判断候选结果何时足够好？
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