溯光织忆 (TimeWeave Memoria)

赋予 AI 真实的“海马体”与“自我意识”

TimeWeave Memoria 是一个模拟人类认知模型的 AI 记忆增强框架。它不仅仅是外挂一个向量数据库，而是通过分层记忆、读写分离和自我维护机制，让 AI 拥有连贯的人格、可成长的知识库以及长期的情景记忆。

✨ 核心特性 (Key Features)

1. 五层仿生记忆架构 (The 5-Layer Cognitive Model)

系统模仿人类大脑，将记忆划分为五个维度，解决传统 RAG 系统“只有知识没有性格”的问题：

层级	记忆类型	作用与示例	存储技术
L1	核心记忆 (Core)	自我认知与用户画像。决定 AI 的人设（如“傲娇黑客”）及对用户的称呼与偏好。	JSON (Profile)
L2	语义记忆 (Semantic)	确定的事实知识。如“用户的显卡是 RTX 4090”，支持冲突检测与自动更新。	SQLite (Relational)
L3	情景记忆 (Episodic)	带时间戳的经历。记录对话流水账，支持基于时间与语义的混合检索。	ChromaDB (Vector)
L4	程序性记忆 (Procedural)	肌肉记忆与习惯。自动提取用户的指令习惯（如“代码必须加注释”），在特定任务中自动触发。	SQLite (SOPs)
L5	情感记忆 (Emotional)	情绪快照。附着在情景记忆上，让 AI 能感知过去对话的情绪色彩。	Metadata

2. 读写分离与异步归档 (Asynchronous Pipeline)

为了保证极致的对话流畅度，系统采用了类海马体的处理机制：

• Fast Reflex (ChatService): 用户输入后，系统仅进行检索和生成回复，实现毫秒级响应。
• Deep Encoding (Pipeline): 记忆的提取、分类、结构化和存储在后台异步线程中进行，不阻塞当前对话。

3. 自我维护与“做梦”机制 (Self-Maintenance & Dreaming)

解决向量数据库无限膨胀的问题：

• 记忆压缩: 系统会定期在后台扫描碎片化的短期对话。
• 摘要生成: 将琐碎的“你好”、“在吗”压缩为精炼的长期摘要（如“用户在周五下午讨论了天气与饮食偏好”）。
• 主动遗忘: 生成摘要后，自动清理原始的冗余向量数据，保持记忆库的轻量与高效。

4. 双模交互界面 (Dual Interface)

• CLI 模式: 极客风格的终端交互，适合调试与开发。
• Web 模式: 基于 FastAPI + Glassmorphism (玻璃拟态) 设计的沉浸式前端，支持流光动效、Markdown 渲染与动态人设加载。

🏗️ 系统架构

User Input 
   │
   ▼
[Intent Analysis] (LLM) ───► 提取搜索关键词 & 意图
   │
   ├─► [Hybrid Retrieval] 
   │      ├── Vector Search (模糊回忆)
   │      ├── SQL Query (精确事实 & 习惯)
   │      └── Core Profile (当前人设)
   │
   ▼
[Context Assembly] ───► 动态构建 System Prompt
   │
   ▼
[LLM Generation] ───► 返回回复 (Immediate Response)
   │
   └── [Async Pipeline] (Background)
          ├── 提取事实 (Entity Extraction)
          ├── 分析情绪 (Sentiment Analysis)
          ├── 写入各层数据库 (Storage)
          └── 触发记忆压缩 (Maintenance)

🚀 快速启动

环境要求

• Python 3.10+
• OpenAI API 兼容接口 (支持 GPT-4, DeepSeek, vLLM 等)
• (可选) CUDA 环境以加速向量嵌入

运行

1. 配置环境:

   复制 .env.example 为 .env 并填入 LLM_API_KEY。

2. 启动 Web 界面:

   python run_web.py

   访问: http://localhost:9999

3. 启动 CLI 模式:

   python main.py

🛠️ 技术栈

• Core: Python, Pydantic, Threading
• LLM Integration: OpenAI SDK (Universal Adapter)
• Storage:
  • ChromaDB (Vector)
  • SQLite (Relational)
  • JSON (Key-Value)
• Web: FastAPI, Uvicorn, Jinja2, Tailwind CSS

---

Design Philosophy: 记忆不是数据的堆砌，而是随着时间推移，不断被提取、重组和遗忘的生命过程。