长效记忆方案 MemoryScope – 赋能LLM聊天机器人的持久记忆模块

MemoryScope指的是什么？

MemoryScope是一款专为大型语言模型（LLM）的聊天机器人设计的长效记忆系统。它构建了一个框架，让机器人能够存储用户的个人信息、偏好和习惯，从而提供个性化的交流体验。该系统包含了记忆数据库、核心worker库以及操作库，支持诸如记忆检索、巩固反思等功能。MemoryScope利用向量数据库来保存记忆片段，并通过多个worker处理与记忆相关的任务。它还具备时间感知能力，能够依据不同时间段的背景信息调取相关记忆内容，以此增强聊天机器人的对话连贯性和“理解”深度，让用户在互动中体验到更加默契的感受。

MemoryScope的核心作用

• 回忆存储系统利用向量数据库（例如ElasticSearch）来保存记忆片段。
• 关键的Worker模块把长效的记忆功能拆解为若干个专门的工作单元，各自承担特定职责，包括但不限于数据检索筛选、观测值抽取以及洞见刷新等工作。
• 主要操作库利用以工作者为中心的流水线结构来建立，实现了诸如记忆搜索与强化等关键功能。
• 回忆查找依据用户的输入提供与其语义相关联的记忆片段；若输入中涉及时间细节，则将检索并展示对应时间段内的记忆内容。
• 强化回忆解析用户的输入内容，抽取关键数据，并将其以观测记忆片段的形式保存下来。
• 回顾与强化理解定期回顾新增的观测数据，提炼并刷新以洞见为载体的记忆单元，并实施记忆强化过程，解决不同记忆单元之间的冲突与冗余问题。

MemoryScope的工作机制

• 矢量数据存储系统利用向量数据库保存记忆片段，并通过相似性搜索实现快速查找。
• 微粒化的任务执行者把长期记忆的能力拆分成若干个专门的工作单元，每一个工作单元专注于执行具体任务，比如数据筛选或特征抽取等操作，以此来增强系统灵活应对变化及易于扩展的特性。
• 流水线结构采用pipeline结构编排worker任务，执行记忆搜索与强化等功能，以提升处理效能。
• 意义相近性利用自然语言处理技术解析用户的输入含义，并提供相应的记忆片段作为回应。
• 时段情境管理该系统具备理解时间背景的能力，并能够依据特定的时间线索来查找相关的记忆片段。
• 分层的记忆碎片记忆碎片以层级形式保存，洞见则表现为高级别的信息，并通过相关主题的观测集合形成。

MemoryScope项目的网址

• 官方网站建设项目访问 MemoryScope 的官方网站：github.io 页面可以通过这个链接：memoryscope.pages.modelscope.app
• Git存储库：访问MemoryScope项目，请前往https://github.com/modelscope/MemoryScope页面。

MemoryScope的使用场合

• 私人助手MemoryScope作为个人助手，为机器人提供了记忆用户日程、喜好设定及频繁接触的联系人等功能，从而能够给予更为周到的服务体验。
• 情绪伴陪在情绪陪护机器人的运作中，MemoryScope追踪并存储用户的心情波动及互动历程，从而使机器人能够更深刻地理解并恰当回应用户的感情诉求。
• 客户支持服务在客户支持行业里，MemoryScope助力聊天机器人保存客户的过往互动详情和个人喜好，从而能够提供更为定制化的服务体验。
• 教育培训在教育指导机器人的应用里，MemoryScope跟踪学生的学业进展与个人喜好，并据此给出个性化的学习提议和支持。
• 健康管理咨询在健康管理机器人的应用里，MemoryScope追踪并存储用户的身体状态及日常生活习惯，并据此给出定制化的健康指导。