记忆系统指南 个性化
长期记忆让 AI 记住用户偏好和历史信息,提供更个性化的对话体验。
🧠 记忆系统
记忆系统会自动从对话中提取用户信息,在后续对话中使用,让 AI 更懂你。
快速开始
启用记忆
- 在 Web 面板中,进入 配置 → 记忆
- 开启 启用长期记忆
- 保存配置
或在配置文件中:
yaml
memory:
enabled: true基础使用
记忆启用后,AI 会自动:
- 提取信息:从对话中识别用户的姓名、偏好、重要日期等
- 存储记忆:将提取的信息分类保存
- 个性化回复:在后续对话中使用记忆信息
示例对话
用户:我叫小明,今天是我的生日
AI:生日快乐,小明!🎂 希望你今天过得愉快!
(下次对话时)
用户:你还记得我吗?
AI:当然记得,小明!对了,你的生日快到了吗?
记忆分类
系统将记忆分为六大类:
| 类别 | 图标 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 基本信息 | 👤 | 姓名、年龄、职业等 | "用户叫小明,25岁,程序员" |
| 偏好习惯 | ❤️ | 喜好、讨厌、习惯 | "喜欢打游戏,讨厌吃香菜" |
| 重要事件 | 📅 | 生日、纪念日、计划 | "生日是3月15日" |
| 人际关系 | 👥 | 家人、朋友、同事 | "小红是用户的好朋友" |
| 话题兴趣 | 💬 | 感兴趣的话题 | "对 AI 技术感兴趣" |
| 自定义 | 🏷️ | 其他信息 | 任意自定义内容 |
管理记忆
命令方式
bash
#ai查看记忆bash
#ai清除记忆bash
#ai添加记忆 @用户 喜欢吃披萨Web 面板
- 进入群组管理页面
- 选择目标群组
- 点击 记忆管理 标签
在此可以:
- 查看用户记忆列表
- 按分类筛选记忆
- 编辑或删除单条记忆
- 批量清理记忆
群聊上下文
群聊上下文功能自动收集和分析群聊信息:
yaml
memory:
groupContext:
enabled: true
collectInterval: 10 # 每10分钟收集一次
analyzeThreshold: 20 # 20条消息后触发分析
extractUserInfo: true # 提取用户信息
extractTopics: true # 提取讨论话题
extractRelations: true # 提取用户关系工作原理
提取内容
- 用户信息:昵称偏好、说话风格、活跃时段
- 讨论话题:群内热门话题、用户兴趣
- 用户关系:谁和谁是好友、谁经常互动
摘要推送
定时推送群聊摘要,帮助群成员了解错过的内容:
yaml
memory:
summaryPush:
enabled: true
defaultPushHour: 22 # 每天22点推送
maxMessages: 300 # 最多分析300条消息
useLLM: true # 使用 AI 生成摘要效果示例
📊 群聊今日摘要
📌 主要话题
• 讨论了新版本发布计划
• 分享了周末活动照片
• 技术问题讨论:Python 异步编程
👥 活跃成员
小明(50条)、小红(35条)、小华(28条)
💬 精彩发言
"这个方案比之前的效率提升了3倍" - 小明记忆模型
可以指定专门用于记忆提取的模型:
yaml
memory:
model: "gpt-4o-mini" # 使用较便宜的模型处理记忆建议
记忆提取不需要最强的模型,使用 gpt-4o-mini 或 claude-3-haiku 即可,可以节省成本。
隐私与安全
记忆范围
- 个人记忆:仅用户本人的对话会被记忆
- 群聊记忆:群聊信息仅在该群使用
- 数据隔离:不同群/用户的记忆完全隔离
用户控制
用户可以随时:
- 查看自己的记忆
- 删除特定记忆
- 清除全部记忆
敏感信息
系统不会提取和存储:
- 密码、API Key 等敏感信息
- 银行卡号、身份证号
- 私密聊天内容
配置参考
完整配置
yaml
memory:
# 基础设置
enabled: true
storage: database
maxMemories: 50
# 自动提取
autoExtract: true
pollInterval: 5
model: ""
# 群聊上下文
groupContext:
enabled: true
collectInterval: 10
maxMessagesPerCollect: 50
analyzeThreshold: 20
extractUserInfo: true
extractTopics: true
extractRelations: true
# 摘要推送
summaryPush:
enabled: false
checkInterval: 58
defaultInterval: 1
defaultPushHour: 22
maxMessages: 300
useLLM: true
groups: {}
intervalType: hour
# 摘要模型
summaryModel: ""参数说明
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
enabled | boolean | false | 启用记忆系统 |
storage | string | database | 存储方式 |
maxMemories | number | 50 | 每用户最大记忆数 |
autoExtract | boolean | true | 自动提取记忆 |
pollInterval | number | 5 | 提取间隔(分钟) |
model | string | "" | 提取模型(空=默认) |
最佳实践
1. 合理设置记忆数量
yaml
memory:
maxMemories: 30 # 太多会影响对话质量2. 使用经济模型
yaml
memory:
model: "gpt-4o-mini"
summaryModel: "gpt-4o-mini"3. 针对性开启功能
yaml
memory:
groupContext:
extractUserInfo: true # 开启
extractTopics: false # 不需要的关闭
extractRelations: false故障排除
记忆未生效
- 检查是否启用:
memory.enabled: true - 检查是否有可用的 API 渠道
- 查看日志是否有错误
记忆提取不准确
- 尝试更换提取模型
- 检查对话内容是否足够清晰
- 手动添加重要记忆
记忆过多
bash
# 清理旧记忆
#ai清除记忆