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Menci df1e1fc917 feat(memory): add Spaces support, platform/group annotation, and bot name to Nowledge Mem

- Use Nowledge Mem Spaces for per-bot memory isolation (space name: memoh:{botID})
- Auto-ensure space on first use with sync.Map cache
- Add platform/conversation context header to stored text: (Telegram 群组「开发讨论」)
- Replace [我] with bot's actual display name [小助手]
- Thread ConversationType, ConversationName, Platform, BotName through AfterChatRequest
- Add resolveBotDisplayName to resolver for DB lookup

2026-04-12 15:15:14 +08:00

6.5 KiB

Raw Blame History

Nowledge Mem 集成设计文档

背景

Memoh 内置的 builtin memory provider 效果不佳。Nowledge Mem 是一个本地优先的 AI 记忆管理器，具备知识图谱、6 路混合搜索、后台智能（实体抽取、EVOLVES 关系检测、Crystal 合成、衰减评分）等能力，作为替代方案集成到 Memoh 的 memory provider 体系中。

调研：Nowledge Mem 能力概览

产品定位

本地优先的个人知识库，数据默认存储在用户设备
免费，支持 macOS / Windows / Linux
为 AI 工具（Claude Code、Cursor 等）提供统一的持久化记忆层

核心能力

能力	说明
记忆管理	CRUD + 标签组织 + 重要性评分
语义搜索	6 路混合：semantic + full-text + entity + community + label + graph traversal
知识图谱	自动实体抽取（Person/Concept/...）、关系可视化、遍历深度控制
蒸馏 (Distill)	从对话线程中提取关键记忆
Crystal 合成	三条以上独立记忆汇聚同一主题时自动合成统一摘要
Decay + Confidence	双分评分系统：新鲜度（指数衰减 + 频率提升）+ 可信度（只增不减）
Working Memory	每日自动生成 daily briefing
后台智能	定时任务：crystallization、community detection、KG extraction、decay refresh

接入方式

REST API：http://127.0.0.1:14242，无认证
MCP Server：http://127.0.0.1:14242/mcp（streamableHttp）
CLI：nmem 命令行工具

方案选择

排除的方案

方案 B（双向同步）：Memoh 和 Nowledge Mem 各自有完整的记忆 pipeline，双向同步没有意义
方案 C（MCP 接入）：不够原生，Agent 不会主动调用 MCP 工具来记忆

最终方案：方案 A — 作为 Memory Provider

将 Nowledge Mem 作为 Memoh 的 memory provider 实现，通过 adapters.Provider 接口接入：

OnBeforeChat：搜索相关记忆注入上下文
OnAfterChat：将对话写入 Nowledge Mem，由其 LLM 做实体抽取和知识图谱构建
搜索、存储、CRUD 全部代理到 Nowledge Mem REST API

为什么不用方案 D（线程归档）

方案 D 只是事后归档，对 agent 在线对话质量无直接帮助。可作为 A 的补充，不做替代。

设计决策

多用户/群聊适配

Nowledge Mem 是单用户个人知识库，没有 user_id 或 group_id 概念。但在多用户维度上，现有的 Mem0 和 OpenViking provider 同样没做隔离（都只按 bot_id scope）。

关键改进：在存储文本中嵌入结构化的发言人标识，让 Nowledge Mem 的实体抽取和全文搜索能区分不同人。

存储文本格式

每条记忆对应一轮对话（用户消息 + bot 回复），头部标注来源上下文：

(Telegram 群组「开发讨论」)
[张三] 我最近在用 Rust 重写后端
[小助手] 很好的选择，Rust 的性能和安全性都很出色

头部标注：({Platform} {会话类型}「{群组名}」)
- Platform：从 CurrentChannel 取值（telegram / feishu / discord 等），首字母大写
- 会话类型映射：group → 群组，private → 私聊，thread → 话题
- 群组名：有则加 「...」，无则省略（私聊一般没有群组名）
- 示例：(Telegram 私聊) 或 (Feishu 群组「开发讨论」)
用户消息：[{display-name}] {消息内容}
- display-name 从 YAML front-matter header 中解析（Memoh 的 user_header.go 在每条用户消息中嵌入了 display-name 字段）
- 回退链：YAML header → AfterChatRequest.DisplayName → "用户"
Bot 消息：[{bot-display-name}] {消息内容}
- 使用 bot 的 display name（从 bots 表的 display_name 字段取）
- Nowledge Mem 的实体抽取会将 bot 名识别为 Person 实体

为什么不用 `(@username)` 双标识

AfterChatRequest 中只有 DisplayName（人类可读名）和内部 UUID（UserID、ChannelIdentityID），没有平台级 username。YAML header 中也只有 display-name 和 channel-identity-id（内部 ID）。因此只使用 display-name。

查询侧

直接使用用户消息原文查询 POST /memories/search。Nowledge Mem 的 6 路搜索会自动处理：

语义搜索命中话题相关记忆
全文搜索命中包含人名的记忆
实体搜索命中 Person 实体关联的记忆

不需要在查询时拼接发言人信息。

Spaces 隔离

利用 Nowledge Mem 的 Spaces 功能实现 per-bot 记忆隔离：

每个 bot 自动映射到一个 Space，名称为 memoh:{botID}（botID 是稳定的 UUID）
首次使用时自动 ensure（GET /spaces 查找 → 未找到则 POST /spaces 创建）
sync.Map 缓存 botID → spaceID 映射，避免重复 API 调用
所有 POST /memories、POST /memories/search 调用带 space_id 参数
不同 bot 的记忆完全隔离，搜索不互相干扰
Entity graph 保持全局（Nowledge Mem 设计如此），跨 bot 的实体关联仍可用

上下文注入格式

与现有 provider 一致的 <memory-context> XML 格式：

<memory-context>
Relevant memory context (use when helpful):
- [2025-01-15] [张三] 喜欢用 Rust，推荐过《The Rust Programming Language》
- [2025-01-10] [李四] 对 Rust 感兴趣但还没开始学习
</memory-context>

实现

新建文件

internal/memory/adapters/nowledgemem/client.go — HTTP 客户端
internal/memory/adapters/nowledgemem/nowledgemem.go — Provider 实现

修改文件

internal/memory/adapters/types.go — 添加 ProviderNowledgeMem 常量
internal/memory/adapters/service.go — 验证 + 元数据
cmd/memoh/serve.go — 注册工厂
apps/web/src/pages/memory/components/add-memory-provider.vue — UI 下拉选项
packages/sdk/src/types.gen.ts — TypeScript 类型
apps/web/src/i18n/locales/en.json / zh.json — 国际化

配置

创建 provider 时只需 base_url（可选，默认 http://127.0.0.1:14242）：

{
  "name": "nmem",
  "provider": "nowledgemem",
  "config": {}
}

局限性

本地依赖：Nowledge Mem 必须与 Memoh 在同一台机器上运行
无 GetAll：Nowledge Mem API 不提供列出所有记忆的端点（带分页的 GET /memories 不含语义排序），GetAll 返回 unsupported error
无 Compact：记忆整理由 Nowledge Mem 后台智能自动处理（decay refresh、crystallization），不暴露给 Memoh
display-name 可变：用户改名后，旧记忆中的名字不会更新。但 Nowledge Mem 的 Entity aliases 机制可能缓解此问题

6.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape