AI记忆系统设计

记忆让AI拥有持续学习和对话能力。

记忆类型

短期记忆

当前对话上下文
最近几轮交互
快速访问
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长期记忆

重要信息持久化
跨会话保持
语义检索
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工作记忆

当前任务相关
动态更新
任务完成后清理
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系统架构

存储层

文档数据库：MongoDB
向量数据库：Milvus
缓存：Redis
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向量化

文本 -> Embedding模型 -> 向量
OpenAI, Cohere, HuggingFace
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检索层

语义搜索
关键词匹配
混合检索
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实现方案

基础版本

# 简单实现
memory = {}

def store(key, value):
    memory[key] = value

def retrieve(query):
    # 关键词匹配
    return [v for k, v in memory.items() if query in k]
​

向量版本

import chromadb

client = chromadb.PersistentClient(path="./memory")
collection = client.get_or_create_collection("memories")

def store(text, metadata):
    embedding = get_embedding(text)
    collection.add(
        documents=[text],
        embeddings=[embedding],
        metadatas=[metadata]
    )

def retrieve(query, n=5):
    embedding = get_embedding(query)
    results = collection.query(
        query_embeddings=[embedding],
        n_results=n
    )
    return results
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高级功能

重要性评分

考虑因素：
- 访问频率
- 时间衰减
- 情感强度
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记忆整理

定期总结
去重合并
建立索引
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个性化

学习偏好
适应风格
记住习惯
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应用场景

个人助理

记住：偏好、日程、联系人
应用：推荐、提醒、个性化
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客服系统

记住：历史对话、问题、解决方案
应用：连续对话、快速响应
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教育辅导

记住：学习进度、薄弱环节、兴趣点
应用：个性化学习、智能推荐
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最佳实践

1. 分层存储：冷热数据分离
2. 定期清理：删除过时信息
3. 隐私保护：敏感数据加密
4. 用户控制：允许编辑删除
5. 性能优化：合理使用缓存

记忆系统是AI应用的关键基础设施。