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title: "Verbatim Pre-Recall"
created: 2026-06-24
updated: 2026-06-24
type: concept
tags: ["information-retrieval", "agent-design", "bm25", "query-processing"]
sources:
  - "[[atlas-agent-memory-architecture-2026]]"
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# Verbatim Pre-Recall

Verbatim Pre-Recall 是 Atlas 记忆系统的关键设计：在 LLM 看到用户消息之前，先用用户原话（一字不改）跑一次检索。这是保障 BM25 词法腿价值的关键。

## 问题

LLM 在调用 recall_memory 前会将精确查询泛化：
- "postgres v15.3 + pgvector 0.5.1" → "PostgreSQL 数据库"
- 版本号、扩展名、错误码全部丢失
- BM25 匹配不到精确 token → 词法腿报废

## 方案

在 `messages.append(user_msg)` 和 LLM 调用之间插入：
1. 用 `user_message` 原串调用 recall_memory
2. 结果以合成 assistant tool_call 注入对话历史
3. LLM 后续调用时同时看到用户消息和 pre-recall 结果

## 为什么重要

Ablation 证实 query expansion（LLM paraphrase）反而降低性能——BM25 已捕获精确 token，dense 已捕获语义改写，额外 LLM 改写层引入噪音。

## 参考
- [[atlas-agent-memory-architecture-2026]]
- [[hybrid-recall-pipeline]]
- [[bm25-financial-retrieval]]