RWKV Agent Kit

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memory-system

约 1327 字大约 4 分钟

2025-09-08

RWKV Agent Kit 提供了先进的记忆系统，支持语义记忆检索、知识图谱构建和记忆压缩等功能。本章节将详细介绍如何使用和配置这些记忆功能。

🧠 高级记忆系统

语义记忆检索

语义记忆系统使用向量嵌入技术，能够根据语义相似性检索相关记忆：

use rwkv_agent_kit::memory::{SemanticMemory, MemoryQuery};
use rwkv_agent_kit::embeddings::SentenceTransformer;

// 初始化语义记忆系统
let embedding_model = SentenceTransformer::new("all-MiniLM-L6-v2")?;
let mut memory = SemanticMemory::new(embedding_model);

// 存储记忆
memory.store("用户喜欢喝咖啡", "preference").await?;
memory.store("用户住在北京", "location").await?;
memory.store("用户是软件工程师", "profession").await?;

// 语义检索
let query = MemoryQuery::new("用户的饮食偏好")
    .with_similarity_threshold(0.7)
    .with_max_results(5);

let memories = memory.search(query).await?;
for memory in memories {
    println!("相关记忆: {} (相似度: {:.2})", memory.content, memory.similarity);
}

知识图谱构建

构建实体关系图谱，支持复杂的知识推理：

use rwkv_agent_kit::knowledge::{KnowledgeGraph, Entity, Relation};

// 创建知识图谱
let mut kg = KnowledgeGraph::new();

// 添加实体
let user = kg.add_entity(Entity::new("用户", "Person"));
let coffee = kg.add_entity(Entity::new("咖啡", "Beverage"));
let beijing = kg.add_entity(Entity::new("北京", "City"));

// 添加关系
kg.add_relation(user, "likes", coffee)?;
kg.add_relation(user, "lives_in", beijing)?;

// 查询关系
let preferences = kg.find_relations(user, "likes")?;
for (entity, relation) in preferences {
    println!("用户{}：{}", relation, entity.name);
}

// 路径查询
let path = kg.find_path(user, coffee, 3)?;
if let Some(path) = path {
    println!("关系路径: {:?}", path);
}

记忆压缩与摘要

自动压缩长期记忆，提取关键信息：

use rwkv_agent_kit::memory::{MemoryCompressor, CompressionStrategy};

// 创建记忆压缩器
let compressor = MemoryCompressor::new(CompressionStrategy::Extractive);

// 压缩记忆
let long_conversation = "很长的对话历史...";
let summary = compressor.compress(long_conversation, 200).await?;

println!("压缩后的摘要: {}", summary);

// 分层压缩
let hierarchical_summary = compressor
    .hierarchical_compress(long_conversation)
    .with_levels(3)
    .with_compression_ratio(0.3)
    .execute().await?;

记忆管理策略

记忆分类

根据不同类型对记忆进行分类管理：

use rwkv_agent_kit::memory::{MemoryCategory, MemoryManager};

// 创建记忆管理器
let mut manager = MemoryManager::new();

// 定义记忆类别
let categories = vec![
    MemoryCategory::new("personal", "个人信息"),
    MemoryCategory::new("preference", "用户偏好"),
    MemoryCategory::new("context", "对话上下文"),
    MemoryCategory::new("knowledge", "知识信息"),
];

for category in categories {
    manager.add_category(category);
}

// 分类存储记忆
manager.store_memory("用户喜欢喝咖啡", "preference").await?;
manager.store_memory("用户名叫张三", "personal").await?;
manager.store_memory("今天讨论了机器学习", "context").await?;

// 按类别检索
let preferences = manager.get_memories_by_category("preference").await?;
for memory in preferences {
    println!("偏好记忆: {}", memory.content);
}

记忆优先级

设置记忆的重要性和保留策略：

use rwkv_agent_kit::memory::{MemoryPriority, RetentionPolicy};

// 设置记忆优先级
let high_priority = MemoryPriority::High;
let medium_priority = MemoryPriority::Medium;
let low_priority = MemoryPriority::Low;

// 存储带优先级的记忆
memory.store_with_priority("重要的用户信息", high_priority).await?;
memory.store_with_priority("一般的对话内容", medium_priority).await?;
memory.store_with_priority("临时的上下文信息", low_priority).await?;

// 配置保留策略
let retention_policy = RetentionPolicy::new()
    .with_max_memories(1000)
    .with_ttl_for_priority(MemoryPriority::Low, Duration::from_days(7))
    .with_ttl_for_priority(MemoryPriority::Medium, Duration::from_days(30))
    .with_ttl_for_priority(MemoryPriority::High, Duration::from_days(365));

memory.set_retention_policy(retention_policy);

记忆检索优化

优化记忆检索的性能和准确性：

use rwkv_agent_kit::memory::{SearchStrategy, RetrievalOptimizer};

// 创建检索优化器
let optimizer = RetrievalOptimizer::new()
    .with_strategy(SearchStrategy::Hybrid) // 混合检索策略
    .with_reranking(true) // 启用重排序
    .with_cache_size(100); // 设置缓存大小

// 优化的记忆检索
let query = "用户的工作相关信息";
let optimized_results = optimizer
    .search(&memory, query)
    .with_context_boost(0.2) // 上下文增强
    .with_recency_boost(0.1) // 时间新近性增强
    .execute().await?;

for result in optimized_results {
    println!("检索结果: {} (得分: {:.3})", result.content, result.score);
}

高级功能

记忆融合

将多个相关记忆融合成更完整的信息：

use rwkv_agent_kit::memory::MemoryFusion;

// 创建记忆融合器
let fusion = MemoryFusion::new();

// 融合相关记忆
let related_memories = vec![
    "用户是程序员",
    "用户使用Python",
    "用户在科技公司工作",
    "用户对AI感兴趣"
];

let fused_memory = fusion.fuse_memories(related_memories).await?;
println!("融合后的记忆: {}", fused_memory);

记忆验证

验证记忆的一致性和准确性：

use rwkv_agent_kit::memory::MemoryValidator;

// 创建记忆验证器
let validator = MemoryValidator::new();

// 验证记忆一致性
let memories_to_validate = vec![
    "用户住在北京",
    "用户在上海工作", // 可能存在冲突
    "用户喜欢旅行"
];

let validation_result = validator.validate_consistency(memories_to_validate).await?;
if let Some(conflicts) = validation_result.conflicts {
    for conflict in conflicts {
        println!("发现冲突: {} vs {}", conflict.memory1, conflict.memory2);
    }
}

记忆可视化

生成记忆网络的可视化表示：

use rwkv_agent_kit::memory::MemoryVisualizer;

// 创建记忆可视化器
let visualizer = MemoryVisualizer::new();

// 生成记忆网络图
let memory_graph = visualizer
    .create_graph(&memory)
    .with_clustering(true)
    .with_layout("force_directed")
    .generate().await?;

// 导出为不同格式
visualizer.export_as_svg(&memory_graph, "memory_network.svg").await?;
visualizer.export_as_json(&memory_graph, "memory_network.json").await?;

最佳实践

记忆设计原则

  1. 结构化存储: 使用一致的数据结构存储记忆
  2. 语义丰富: 包含足够的上下文信息
  3. 时间标记: 记录记忆的创建和更新时间
  4. 关联性: 建立记忆之间的关联关系

性能优化

  • 批量操作: 批量存储和检索记忆
  • 索引优化: 为常用查询建立索引
  • 缓存策略: 缓存频繁访问的记忆
  • 异步处理: 使用异步操作提高响应速度

隐私保护

  • 敏感信息检测: 自动识别和保护敏感信息
  • 访问控制: 实现细粒度的记忆访问控制
  • 数据加密: 对敏感记忆进行加密存储
  • 定期清理: 定期清理过期和不必要的记忆

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