[AI 奇技淫巧] 第 36 期
— 完美僚机：HybridRAG 构建社交图谱，突破邓巴数的人肉 CRM —
■ 前言
1024，各位榴友。
上一期我们搞定了“读心”（战术），今天我们要搞定“记性”（战略）。
大家有没有这种尴尬时刻：
同学聚会，对面坐着两年没见的老张。你隐约记得他好像结过婚，又好像离了？好像喜欢钓鱼，又好像是痛风不能吃海鲜？
就在你犹豫的一瞬间，一句“嫂子最近咋样？” 脱口而出。
全场死寂。老张半年前刚被绿了。
这就是“社交内存溢出”。
人类的大脑只能维持 150 个稳定关系（邓巴数）。超过这个数，人就变成了死数据。
本期，我们要打造一个“完美僚机” (Social Wingman)。
利用 2026 年主流的 HybridRAG (混合图谱检索) 技术和 开源 AI 穿戴设备，我们要构建一张庞大的社交知识图谱。
下次见面，不用你动脑，AI 会在耳边悄悄告诉你：“别提嫂子，聊曼联，他最近刚买了小米 SU7。”![]()
— · — [ 🕸️ 突破邓巴数 ] — · —
一、 奇 ｜ 为什么“渣男”总是让人如沐春风？
★【看点：因为他们有“起居注”】
看点解析
真正的高手（或者顶级海王），从来不靠脑子记东西。他们有“账本”。
而在 AI 时代，我们要把这个账本自动化。
普通的 CRM (客户管理系统) 只是存电话和生日，太 Low。
我们要做的社交图谱 (Social Graph)，存的是实体 (Entity) 和 关系 (Relation)。
* 不是记“今天和老王吃饭”。
* 而是记 `[老王] --(患有)--> [痛风] --(忌口)--> [海鲜]`。
当你拥有 1000 个人的详细图谱时，你对任何人都像“相识多年的老友”。这不叫虚伪，这叫降维打击。
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扯扯蛋：把朋友当数据管理听起来很冷酷？错。忘了朋友的生日和忌口，那才叫真的冷酷。— · — [ 🧠 代码与图谱 ] — · —
二、 技 ｜ HybridRAG：从废话中提炼黄金
★【看点：实体提取与多模态融合】
看点解析
2026 年了，单纯的 RAG (向量检索) 容易产生幻觉。我们要用 HybridRAG（结合向量检索 + 知识图谱的混合架构，相比传统 GraphRAG 在动态数据上更稳健）。
核心逻辑 (Python Pseudo-code)：
- def extract_knowledge(conversation):
- # 使用 Phi-4 或 Llama 3.2 提取实体
- entities = llm.extract(conversation, schema=["Person", "Interest", "Event"])
-
- # 构建 NetworkX 图谱
- for e in entities:
- graph.add_edge(e.source, e.target, relation=e.relation)
-
- # 增量更新到 Neo4j 或 Obsidian
- knowledge_base.update(graph)
⚠ 实战注意： 当前开源穿戴设备的语音转录准确率在嘈杂环境（如饭局、酒吧）中通常只有 75-85%。
建议在提取 Prompt 最前面加上：“如果不确定某些词，用 [不确定] 标记，不要编造”。
★ 扩展：融合“读心”数据
还记得上期的 Hume EVI 吗？把情感数据也喂给 Qwen2.5-VL-7B (多模态模型)：
* 提取路径：`[User] --(语气)--> [沮丧] --(原因)--> [离婚]`
* 这样你的图谱里不仅有事实，还有情绪地雷。
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扯扯蛋：你的硬盘里存的不是聊天记录，是每个人的人性弱点和欲望。— · — [ 🃏 战术简报 ] — · —
三、 淫 ｜ 杀手锏：预知未来的 Dossier
★【看点：把每一次闲聊都变成精准狙击】
看点解析
场景：同学聚会。你走到门口，AI 僚机（通过耳机）给你弹出一份 Dossier (档案卡)：
> 目标：张伟
> 1. [高危雷区]：半年前（2025 年 7 月）离异，千万别问“嫂子咋没来”。
> 2. [兴趣切入]：他上次提过想去西藏散心，问他“川藏线之行还顺利吗？”
> 3. [利益绑定]：他最近在找做前端的外包，你正好有个朋友做这个，可以推给他。
哪怕你根本不记得这些事，但在张伟眼里，你就是这个世界上最懂他的兄弟。这不叫心机，这叫情绪价值。
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扯扯蛋：运气是精心设计的算法。你能帮别人省去“自我介绍”的成本，别人就会把你当知己。— · — [ 🧱 施工蓝图 ] — · —
四、 巧 ｜ SOP：搭建本地隐私 CRM
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>>> ⚠ S.O.P. 操作指南 (Local Only) <<<
Step 1: 硬件获取 (The Ear)
别买 Limitless (数据上云不安全)。
1. 推荐 Friend (开源吊坠) 或者 Based Hardware 的 DIY 套件。
2. 2026 年 CES 上 Motorola 发布的 Qira AI Necklace 也是值得关注的开源友好选项，续航和隐私控制更强。
3. 刷入支持本地存储的固件，确保录音不出设备。
Step 2: 搭建大脑 (The Brain)
1. 模型选择： 手机端跑 Phi-4 Reasoning 或 Llama 3.2-1B（移动优化版）。如果你有更高算力，上 Qwen2.5-VL-7B 搞定多模态。
2. Extraction Prompt (抄作业)：
引用
“分析对话，提取实体与关系。如果不确定某些词，用 [不确定] 标记，不要编造。
格式：{人物: [Name], 事件: [Event], 关系: [Relation_Type], 情绪: [Sentiment]}。
输出为 JSON。”
Step 3: 归档 (The Storage)
使用 Obsidian 配合 "Smart Connections" 插件。看着你的关系图谱像宇宙大爆炸一样生长，那是一种掌控世界的快感。
Step 4: 维护与查询 (Maintenance)
1. 社区检测： 使用 Obsidian 的 Graph Analysis 插件，找出你的社交圈里谁是“关键节点”（Hub）。
2. 复杂查询： 进阶玩家可以集成 Neo4j 作为后端，支持“查找所有痛风相关忌口”这种高级检索。
Step 5: 人工校准与审计 (Human-in-the-loop)
每周抽查 5-10 条提取记录，手动修正错误关系。
长期使用后，图谱会出现“数据漂移”（旧信息未失效），需设置 6-12 个月的衰减机制（如关系权重随时间降低），别拿三年前的老黄历去聊今天的天。
■【避雷针】/ The Void
>>> ⚠ 隐私与伦理防线 <<<
1. 法律红线： 注意遵守 2026 年新版 加州隐私权法 (CPRA 扩展版) 及各地法规。未经同意收集社交数据用于商业用途是违法的。
2. 偏见审计： 本地模型也有偏见。定期检查你的图谱，防止 AI 给你灌输错误的刻板印象，导致你对朋友产生误解。
3. 互惠原则： 建立图谱是为了分享价值（比如给朋友推荐他需要的资源），而不是为了社交工程诈骗。别把路走窄了。
■ 结语 & 思考
你不是在交朋友，你是在编织一张网。
当这张网足够密时，你就是蜘蛛，其他人只是网上的震动。
High Tech, Low Life. But Real Connection.
[本期思考题]：
翻翻你的微信通讯录，第 50 个人是谁？你还记得他上次跟你说过的最重要的一件事是什么吗？
（如果不记得，把他删了吧，或者开始用 AI。）
关键词索引：HybridRAG / Agentic RAG / Metadata Search Tool / Qwen2.5-VL / Neo4j
温馨提示：记性好的人，运气通常不会太差。
站内翻阅往期：
7121609 引用 7121609：[AI 奇技淫巧] 第 35 期 — 读心面具：多模态情感计算，手搓“上帝视角”社交 HUD
7120677 引用 7120677：[AI 奇技淫巧] 第 34 期 — 认知防火墙：在“合成现实”中，构建你的零信任大脑
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