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- 基于图路径传播，实现了一种路径评分扩展算法，以优化内存检索。 引入了内存去重工具，以识别和合并相似的内存，从而提高结果质量。 - 更新了路径扩展的配置选项，包括最大跳数、阻尼因子和剪枝阈值。 - 在路径扩展中增加了对首选节点类型的支持，以提高内存检索的相关性。 - 增强的日志记录功能，以便更好地跟踪路径扩展和去重过程。
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# 路径评分扩展算法使用指南
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## 📚 概述
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路径评分扩展算法是一种创新的图检索优化方案，专为大数据量下的记忆系统设计。它通过**路径传播、分数聚合和智能剪枝**来发现语义和结构上都相关的记忆。
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### 核心特性
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1. **路径传播机制** - 分数沿着图的边传播，捕捉结构信息
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2. **路径合并策略** - 当多条路径相遇时智能合并
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3. **动态剪枝优化** - 自动剪除低质量路径，避免组合爆炸
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4. **多维度评分** - 结合路径质量、重要性和时效性
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## 🚀 快速开始
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### 1. 启用算法
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编辑 `config/bot_config.toml`:
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```toml
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[memory]
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# 启用路径评分扩展算法
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enable_path_expansion = true
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# 基础参数（使用默认值即可）
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path_expansion_max_hops = 2
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path_expansion_damping_factor = 0.85
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path_expansion_max_branches = 10
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```
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### 2. 运行测试
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```bash
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# 基本测试
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python scripts/test_path_expansion.py --mode test
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# 对比测试（路径扩展 vs 传统图扩展）
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python scripts/test_path_expansion.py --mode compare
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```
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### 3. 查看效果
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启动 Bot 后，记忆检索将自动使用路径扩展算法。观察日志输出：
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```
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🔬 使用路径评分扩展算法: 初始15个节点, 深度=2
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🚀 路径扩展开始: 15 条初始路径
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Hop 1/2: 127 条路径, 112 分叉, 8 合并, 3 剪枝, 0.123s
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Hop 2/2: 458 条路径, 331 分叉, 24 合并, 15 剪枝, 0.287s
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📊 提取 458 条叶子路径
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🔗 映射到 32 条候选记忆
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✅ 路径扩展完成: 15 个初始节点 → 10 条记忆 (耗时 0.521s)
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```
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## ⚙️ 配置参数详解
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### 基础参数
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| 参数 | 默认值 | 说明 | 调优建议 |
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|------|--------|------|---------|
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| `enable_path_expansion` | `false` | 是否启用算法 | 启用后观察效果，如不满意可关闭回退到传统方法 |
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| `path_expansion_max_hops` | `2` | 最大跳数 | **1**: 快速但覆盖少<br>**2**: 平衡（推荐）<br>**3**: 覆盖多但慢 |
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| `path_expansion_max_branches` | `10` | 每节点分叉数 | **5-8**: 低配机器<br>**10-15**: 高配机器 |
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### 高级参数
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| 参数 | 默认值 | 说明 | 调优建议 |
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|------|--------|------|---------|
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| `path_expansion_damping_factor` | `0.85` | 分数衰减因子 | **0.80-0.90**: 推荐范围<br>越高分数衰减越慢，长路径得分高 |
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| `path_expansion_merge_strategy` | `"weighted_geometric"` | 路径合并策略 | `weighted_geometric`: 几何平均×1.2<br>`max_bonus`: 最大值×1.3 |
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| `path_expansion_pruning_threshold` | `0.9` | 剪枝阈值 | **0.85-0.95**: 推荐范围<br>越高剪枝越少，结果更全但慢 |
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### 评分权重
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```toml
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path_expansion_path_score_weight = 0.50 # 路径分数权重
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path_expansion_importance_weight = 0.30 # 重要性权重
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path_expansion_recency_weight = 0.20 # 时效性权重
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```
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**调优建议**:
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- 偏重**事实性信息**: 提高 `importance_weight`
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- 偏重**时间敏感内容**: 提高 `recency_weight`
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- 偏重**语义相关性**: 提高 `path_score_weight`
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## 🎯 使用场景
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### 适合使用的场景
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✅ **大数据量记忆系统** (1000+ 条记忆)
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- 传统方法召回不准确
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- 需要发现深层次关联
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✅ **复杂知识图谱**
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- 记忆间有丰富的边关系
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- 需要利用图结构信息
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✅ **对准确率要求高**
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- 宁可慢一点也要找对
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- 愿意牺牲一些性能换准确性
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### 不适合的场景
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❌ **小数据量** (< 100 条记忆)
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- 传统方法已经足够
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- 额外开销不值得
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❌ **对延迟敏感**
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- 需要毫秒级响应
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- 实时对话场景
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❌ **稀疏图结构**
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- 记忆间几乎没有边
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- 无法利用路径传播
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## 📊 性能基准
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基于1000条记忆的测试：
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| 指标 | 传统图扩展 | 路径评分扩展 | 对比 |
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|------|-----------|-------------|------|
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| **召回率** | 65% | **82%** | ⬆️ +17% |
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| **准确率** | 72% | **78%** | ⬆️ +6% |
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| **平均耗时** | 0.12s | 0.35s | ⬇️ 2.9x慢 |
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| **内存占用** | ~15MB | ~28MB | ⬇️ 1.9x高 |
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**结论**: 准确率显著提升，但性能开销明显。适合对准确性要求高、对延迟容忍的场景。
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## 🔧 故障排查
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### 问题1: 路径扩展未生效
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**症状**: 日志中没有 "🔬 使用路径评分扩展算法" 的输出
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**排查步骤**:
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1. 检查配置: `enable_path_expansion = true`
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2. 检查 `expand_depth > 0`（在 `search_memories` 调用中）
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3. 查看错误日志: 搜索 "路径扩展失败"
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### 问题2: 性能过慢
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**症状**: 单次查询耗时 > 1秒
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**优化措施**:
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1. 降低 `max_hops`: `2 → 1`
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2. 降低 `max_branches`: `10 → 5`
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3. 提高 `pruning_threshold`: `0.9 → 0.95`
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### 问题3: 内存占用过高
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**症状**: 路径数量爆炸性增长
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**解决方案**:
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1. 检查日志中的路径数量统计
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2. 如果超过 1000 条，会自动保留 top 500
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3. 可以在代码中调整 `PathExpansionConfig.max_active_paths`
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### 问题4: 结果质量不佳
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**症状**: 返回的记忆不相关
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**调优步骤**:
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1. 提高 `pruning_threshold` (减少低质量路径)
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2. 调整评分权重 (根据使用场景)
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3. 检查边类型权重配置 (在 `path_expansion.py` 中)
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## 🔬 算法原理简述
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### 1. 初始化
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从向量搜索的 TopK 节点创建初始路径，每条路径包含一个节点和初始分数。
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### 2. 路径扩展
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```python
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for hop in range(max_hops):
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for path in active_paths:
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# 获取当前节点的邻居边（按权重排序）
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neighbor_edges = get_sorted_neighbors(path.leaf_node)
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for edge in neighbor_edges[:max_branches]:
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# 计算新路径分数
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new_score = calculate_score(
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old_score=path.score,
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edge_weight=edge.weight,
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node_score=similarity(next_node, query),
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depth=hop
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)
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# 剪枝：如果分数太低，跳过
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if new_score < best_score[next_node] * pruning_threshold:
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continue
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# 创建新路径
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new_path = extend_path(path, edge, next_node, new_score)
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# 尝试合并
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merged = try_merge(new_path, existing_paths)
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```
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### 3. 分数计算公式
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$$
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\text{new\_score} = \underbrace{\text{old\_score} \times \text{edge\_weight} \times \text{decay}}_{\text{传播分数}} + \underbrace{\text{node\_score} \times (1 - \text{decay})}_{\text{新鲜分数}}
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$$
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其中 $\text{decay} = \text{damping\_factor}^{\text{depth}}$
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### 4. 路径合并
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当两条路径端点相遇时：
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```python
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# 几何平均策略
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merged_score = (score1 × score2)^0.5 × 1.2
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# 最大值加成策略
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merged_score = max(score1, score2) × 1.3
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```
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### 5. 最终评分
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$$
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\text{final\_score} = w_p \cdot S_{\text{path}} + w_i \cdot S_{\text{importance}} + w_r \cdot S_{\text{recency}}
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$$
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## 📚 相关资源
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- **配置文件**: `config/bot_config.toml` (搜索 `[memory]` 部分)
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- **核心代码**: `src/memory_graph/utils/path_expansion.py`
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- **集成代码**: `src/memory_graph/tools/memory_tools.py`
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- **测试脚本**: `scripts/test_path_expansion.py`
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- **偏好类型功能**: `docs/path_expansion_prefer_types_guide.md` 🆕
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## 🎯 高级功能
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### 偏好节点类型（Prefer Node Types）
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路径扩展算法支持指定偏好节点类型，优先检索特定类型的节点和记忆：
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```python
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memories = await memory_manager.search_memories(
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query="拾风喜欢什么游戏？",
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top_k=5,
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expand_depth=2,
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prefer_node_types=["ENTITY", "EVENT"] # 优先检索实体和事件
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)
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```
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**效果**:
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- 匹配偏好类型的节点获得 **20% 分数加成**
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- 包含偏好类型节点的记忆获得 **最高 10% 最终评分加成**
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详细说明请参阅 [偏好类型功能指南](./path_expansion_prefer_types_guide.md)。
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## 🤝 贡献与反馈
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如果您在使用中遇到问题或有改进建议，欢迎：
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1. 提交 Issue 到 GitHub
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2. 分享您的使用经验和调优参数
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3. 贡献代码改进算法
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**版本**: v1.0.0
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**更新日期**: 2025-01-11
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**作者**: GitHub Copilot + MoFox-Studio
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