feat(memory): 重构记忆系统检索机制并优化召回率
- 实现五阶段检索流程:元数据过滤→向量搜索→语义重排序→上下文过滤→增强重排序 - 添加回退机制保障检索健壮性,当主检索失败时自动降级到文本匹配 - 优化向量相似度阈值配置,提升记忆召回率 - 新增记忆融合候选收集机制,避免重复记忆存储 - 改进记忆格式化器,支持多种展示格式 - 增强向量存储加载和重建逻辑,确保数据持久化 - 优化记忆存储时机,移至回复生成完成后异步执行 - 添加详细的检索调试日志,便于问题排查 - 简化查询规划器提示模板,提升生成效率
This commit is contained in:
@@ -351,7 +351,7 @@ class EnergyManager:
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/ total_calculations
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)
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logger.info(f"聊天流 {stream_id} 最终能量: {final_energy:.3f} (原始: {total_energy:.3f}, 耗时: {calculation_time:.3f}s)")
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logger.debug(f"聊天流 {stream_id} 最终能量: {final_energy:.3f} (原始: {total_energy:.3f}, 耗时: {calculation_time:.3f}s)")
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return final_energy
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def _apply_threshold_adjustment(self, energy: float) -> float:
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