YOSO-ai项目中的网页内容处理机制与缓存策略演进

缓存参数的设计变迁

在YOSO-ai的早期版本中，系统通过caching参数支持缓存功能，该参数后续演变为更明确的cache_path配置项，允许用户指定布尔值或自定义缓存路径。这一设计原本用于优化RAG（检索增强生成）节点的性能，通过缓存网页内容的向量化结果避免重复计算，尤其针对短期内重复访问的页面。

RAG节点的技术权衡与取舍

项目团队在实践中发现两个关键现象：

1. 模型能力提升：随着基础模型（如4o-mini）的演进，直接处理完整DOM或优化后的内容表征效果优于分段处理
2. 质量与效率的平衡：RAG节点虽然减少了计算量，但会引入信息筛选偏差，导致最终输出质量下降。特别是在处理复杂网页时，语义相似度检索可能遗漏关键上下文

当前的内容处理逻辑

现行版本采用两种处理策略：

1. 完整内容处理：对于体积较小的网页，直接将优化后的DOM结构作为prompt上下文输入
2. 分块合并策略：面对大型内容时自动执行分块处理，各块独立分析后通过智能合并算法生成统一响应

对开发者的实践建议

1. 缓存功能仍保留但主要作为历史兼容选项
2. 优先依赖模型的原生上下文处理能力，而非强制分块
3. 内容压缩算法已内置于预处理阶段，开发者无需手动优化输入体积

该演进过程体现了AI工程中典型的"简化架构→提升效果"优化路径，也反映了大模型时代技术栈的范式转变。