专业领域
并发与分布式后端
使用Elixir/OTP开发高可扩展性系统。拥有微服务、消息队列和弹性架构的经验。
数据库优化
为高需求应用程序进行性能调优、战略性索引、查询优化和数据建模。
旧版系统维护与改进
在不中断运营的情况下，重构旧代码、现代化架构并实施最佳实践。
学历背景
研究生（Stricto Sensu）
进行中UTFPR - 库里提巴
外部研究生
计算机工程
学士
计算机学士学位
学士学位
信息技术技术员
技术培训
物流技术员
技术培训
技术栈
后端
前端
移动及其他
项目与研究
NeuroStack-RAG
一个受生物启发的LLM认知架构
执行摘要
传统的检索增强生成（RAG）系统面临一个关键问题：熵。随着时间的推移，非结构化数据的积累会产生噪音、减慢速度并增加幻觉的频率。NeuroStack-RAG 是针对此问题的架构性对策，它模仿人脑的生物记忆机制——主动遗忘、记忆巩固和联想学习——来创建一个不仅能增长，还能在使用中进化并变得更智能的知识库。
问题
在传统的数据架构中，知识是静态的。今天插入的文档在一年后的矢量搜索中具有相同的“权重”，而不管其实际效用如何。这会造成噪音的线性增长，相关信息被过时数据所淹没，从而降低语言模型的性能。
解决方案：数据生物模拟
NeuroStack 放弃了“静态数据库”的想法，转而采用一个活的记忆系统。它引入了信息生命周期的概念，每个数据都必须根据其效用和强化来“争取”其生存。该架构在三个概念性支柱上运作：
1. 三层记忆层次结构
像大脑一样，该系统按“年龄”和语义复杂性对数据进行分段：伊甸园空间（工作记忆）、幸存者空间（情景记忆）和终身空间（语义记忆）。
2. 增强突触（赫布学习）
“一起放电的神经元会连接在一起。”该系统将此原则应用于数据，通过访问历史来加权相关性。有用的记忆变得“突触强”，而无关的记忆则会减弱。
3. “睡眠”周期和离线巩固
类似于人类睡眠的异步过程进行维护。效率阶段（NREM）优化搜索，而综合阶段（REM）则“梦见”数据，为知识图谱寻找连接并生成新的见解。
技术差异化
- 主动遗忘（语义垃圾收集）: 通过自动消除过时数据，大幅降低存储成本和噪音。
- 上下文检索: 系统优先考虑重要的内容，而不仅仅是相似的内容。
- 抗幻觉: 通过在离线处理过程中将事实整合到知识图中并验证矛盾，系统提高了其响应的可靠性。
这个项目是一个持续的探索，旨在让AI更高效、更接近人类认知。有兴趣讨论认知系统架构吗？ 请联系。
当前研究领域
推荐信
Marcos Vinícius
软件工程师 | Java | Kotlin | Spring Boot | Docker
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