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feat(memory): 记忆召回加 Relevance —— Generative Agents 打分补齐第三项 (P1)
审计三真桩之一。记忆召回此前打分只有 Recency+Importance,缺 Relevance(对当前
任务的语义相关性)——注释写"待接 Milvus",但召回时甚至不知道当前问什么。
关键发现:dispatcher 注入点 fetchMemory(ctx,uid,_) 手上已有当前任务文本(b.query),
只是被 `_` 丢弃了。所以不是"接 Milvus"那么重,把 query 一路传下去 + 缓存嵌入即可。
设计(偏离注释的"接 Milvus"——用户偏好量小,不值当上向量库):
- Profile 加 embedding 列(float32 小端打包存 bytea);Upsert 时对 value 向量化缓存
(value 没变不重算,失败留空不阻断)。
- memory 包定义 Embedder 小接口,gateway 注入 rag.Engine(复用同一控制面下发的
embedding 模型),不硬依赖 rag 内部;rag.Engine 加导出 Embed 方法。
- memory_get 工具加可选 query 入参;fetchMemory 停止丢弃 b.query 传下去。
- Get(ctx,uid,query):query 非空且 embedder 就绪 → embed(query) 对每条缓存向量
内存算余弦 → 三项打分 0.25R+0.35I+0.4Rel;否则回落两项(升级前行为)。
- 优雅降级贯穿:无 query/无 embedder/query 嵌入失败/行无向量 → 静默回落,绝不报错。
零 Milvus 依赖、零向量库同步问题、保住"没 embedding 也能跑"。
验证:单测(编解码往返/cosine 截0/三项模式相关性翻转顺序/降级返 nil)+ 端到端
(真 PG:写入即向量化、query=咖啡把低重要度的咖啡记忆翻到运动前面)。migration
加列已 live;embedding 复用 RAG 已验证基建。三模块 build/vet/test 全绿。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-07-18 12:47:55 +08:00 |
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feat(memory): P1 长期记忆升级 —— 异步攒批 Consolidate + 软删 + importance/last_seen
把"逐轮盲写抽取"升级为 Mem0 式对账（方案见 memory_industry_analysis.md 落地节）：
mcp-go：
- Profile 加 Importance(1~10, poignancy) + LastSeenAt（为 Generative Agents 读路径
Score=w1·Relevance+w2·Recency+w3·Importance 铺路）。
- Upsert 收 importance + 每次置 last_seen（印证）；新增 Delete（软删，BaseModel.DeletedAt
已具备，失效不物删可审计）+ Touch；memory_upsert 透传 importance、新增 memory_delete 工具。
dispatcher：
- extractMemory → consolidateMemory：一次 LLM 调用同时做 抽取+对账，输出
[{op:ADD|UPDATE|DELETE|NOOP,key,value,importance}]；ADD/UPDATE→upsert、DELETE→软删；
sanitizeOps 防幻删(DELETE 须命中已有)/夹 importance[1,10]/同key保末个/丢 NOOP。
- 攒批：每 3 轮（per-session 计数）才 consolidate 一次，省成本，对齐 ChatGPT 周期整理。
从根上解决 exact-key 盲写的记忆腐烂。
验证：parseOps/sanitizeOps/parseProfile 纯逻辑单测；store 集成测试(真 PG)覆盖
importance/last_seen 写入 + 软删(live 0 / 物理 1)；dispatcher -race 全过。
（注：完整多轮 LLM consolidate 未做实跑，属构造性验证 + 沿用已证 pool.Chat 模式。）
P2 待做：读路径按 Score(Recency+Importance) 排序/衰减/截断 + 桌面端记忆面板。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-22 14:27:16 +08:00 |
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refactor(mcp-go): Profile 套雪花id+软删规约，补集成测试（还清 DB 规约欠债）
项目级 DB 规约（雪花字符串 id + created_at/updated_at + 软删索引）此前只在网关落地，
mcp-go 的 sundynix_user_profile(Profile) 仍是旧复合主键 (user_id,key)、无 id/时间戳——
本次对齐，全库统一。
- 新增 BaseModel + NewID（snowflake node=2，与网关 node=1 区分，避免共享 PG 中 id 冲突）。
- Profile 嵌 BaseModel：雪花 id 主键 + (user_id,key) 唯一索引。
- Upsert 改 OnConflict((user_id,key))，冲突覆盖 value 且保留原 id/created_at。
- 一次性迁移 migrateLegacyProfile：检测旧表（无 id 列）→ 备份偏好 → drop → 按新规约重建 → 回灌。
- 加 mcp-go 首个集成测试（store_test.go，gated on MEMORY_TEST_DSN）：
· TestBaseModelID 纯单测（id 非空/不重/BeforeCreate 补id不覆盖）；
· Integration：迁移后字段齐全 + Upsert 同键覆盖不新增 + id 稳定 + Get 渲染；
· LegacyMigration：旧复合主键表 + 1 条偏好 → 迁移后 id 列存在、数据保留补新 id。
实测（docker postgres）：三测全过，迁移日志确认旧偏好回灌保留 ✓。
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-17 14:56:16 +08:00 |
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