深度分析 FD-RAG：以超圖記憶與雙系統分流優化邊緣檢索增強生成 在資料分散與運算受限的邊緣環境，FD-RAG以語意超圖與輕量QA記憶分離檢索與推理。系統以Memorizer直接回應覆蓋良好的問題，僅在必要時由Cognizer呼叫LLM理性推演，並透過聯邦匿名記憶彙整改善跨裝置知識斷裂，實驗顯示在多項QA基準上精準度提升且延遲大幅降低。並且提出超圖學習的收斂保證，支持邊緣部署的可行性。
