feat：实现具有向量和元数据索引的统一内存存储系统

- 添加了 UnifiedMemoryStorage 类，用于管理带向量嵌入的内存块。
- 集成了 FAISS，以实现高效的向量存储和搜索。
- 实现了内存缓存、关键字、类型和用户索引。
- 增加了内存遗忘和自动保存存储数据的支持。
- 包含用于存储、搜索和遗忘记忆的方法。
- 引入了存储行为和性能的配置选项。
- 实现了从磁盘加载和保存内存及向量数据。

src/mais4u/mais4u_chat/s4u_msg_processor.py

@@ -41,21 +41,22 @@ async def _calculate_interest(message: MessageRecv) -> Tuple[float, bool]:
 
     if global_config.memory.enable_memory:
         with Timer("记忆激活"):
-            # 使用新的增强记忆系统计算兴趣度
+            # 使用新的统一记忆系统计算兴趣度
             try:
-                from src.chat.memory_system.enhanced_memory_integration import recall_memories
+                from src.chat.memory_system import get_memory_system
 
-                # 检索相关记忆来估算兴趣度
-                enhanced_memories = await recall_memories(
-                    query=message.processed_plain_text,
+                memory_system = get_memory_system()
+                enhanced_memories = await memory_system.retrieve_relevant_memories(
+                    query_text=message.processed_plain_text,
                     user_id=str(message.user_info.user_id),
-                    chat_id=message.chat_id
+                    scope_id=message.chat_id,
+                    limit=5
                 )
 
                 # 基于检索结果计算兴趣度
                 if enhanced_memories:
                     # 有相关记忆，兴趣度基于相似度计算
-                    max_score = max(score for _, score in enhanced_memories)
+                    max_score = max(getattr(memory, 'relevance_score', 0.5) for memory in enhanced_memories)
                     interested_rate = min(max_score, 1.0)  # 限制在0-1之间
                 else:
                     # 没有相关记忆，给予基础兴趣度

src/mais4u/mais4u_chat/s4u_prompt.py

@@ -172,20 +172,22 @@ class PromptBuilder:
 
     @staticmethod
     async def build_memory_block(text: str) -> str:
-        # 使用新的增强记忆系统检索记忆
+        # 使用新的统一记忆系统检索记忆
         try:
-            from src.chat.memory_system.enhanced_memory_integration import recall_memories
+            from src.chat.memory_system import get_memory_system
 
-            enhanced_memories = await recall_memories(
-                query=text,
+            memory_system = get_memory_system()
+            enhanced_memories = await memory_system.retrieve_relevant_memories(
+                query_text=text,
                 user_id="system",  # 系统查询
-                chat_id="system"
+                scope_id="system",
+                limit=5
             )
 
             related_memory_info = ""
-            if enhanced_memories and enhanced_memories.get("has_memories"):
-                for memory in enhanced_memories.get("memories", []):
-                    related_memory_info += memory.get("content", "") + " "
+            if enhanced_memories:
+                for memory_chunk in enhanced_memories:
+                    related_memory_info += memory_chunk.display or memory_chunk.text_content or ""
                 return await global_prompt_manager.format_prompt("memory_prompt", memory_info=related_memory_info.strip())
             return ""