Bridgewater Associates开发了Vault，让AI智能体能够搜索超过1亿份文档。 一项核心挑战是落实每封邮件、每份会议记录和报告各自不同的访问权限。
Bridgewater Associates的Vault汇集了135个外部来源的资料，以及内部文稿、会议录音和报告。资料可设置为仅限特定群体或个人访问。
团队发现，先检索再过滤结果速度快，但会遗漏相关资料；先过滤再检索能保住召回率，但速度慢。随后，团队改用Turbo Puffer的原生过滤功能，只对包含匹配项的最近邻簇进行评分。
对于基于内部记录构建AI智能体的企业，这一案例说明，权限应成为搜索设计的一部分，而不是最后一道检查。Bridgewater的基础设施还必须同时服务智能体集群和300名人类用户，两者的查询量差异很大。
访问控制可能决定企业AI搜索的设计，而不只是检索后附加的一道环节。
当AI智能体成为高频用户时，原本面向人类搜索设计的基础设施可能需要大幅调整。
Bridgewater提供了一个已落地的案例，但现有介绍并未证明，同样的方法在其他场景下也能取得同样好的效果。
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