它解决什么
只用向量检索擅长理解语义，却可能漏掉精确术语；只用关键词检索很精确，却会在问法变化时变得脆弱。
01 · 提问问题进入检索路径。
02 · 语义Embedding 找到相关概念。
03 · 词法BM25 保留精确语言。
04 · 融合RRF 合并证据。
Mneme 如何处理
Sentence-transformers 和 ChromaDB 提供语义检索，BM25 提供词法检索，RRF 将两组结果合并，再进行去重和动态 Top-K 选择。
你能检查什么
- 哪些来源文件参与回答。
- 来源路径、chunk ID 和 PDF 页码。
- TUI 使用的检索模式。
先说结果，再说术语
用户看到的结果是“同时找到语义和精确语言”；技术细节解释它为什么成立。
试试看
python -m src.rag --files /path/to/docs --collection my_docs