plugin-memory-vector — 语义记忆

包名: @aalis/plugin-memory-vector
源码: packages/plugin-memory-vector/src/index.ts

概述

向量语义记忆插件。将消息嵌入向量空间，在 LLM 调用前自动检索相关历史片段注入上下文，赋予 AI 长期记忆能力。

插件声明

meta.name = '@aalis/plugin-memory-vector'
meta.provides = ['semantic-memory']
meta.inject = { required: ['vectorstore', 'embedding'] }

配置

字段	类型	默认值	说明
search.topK	number	5	语义搜索最大返回条数
search.timeWeight	number	0.3	时间权重（0=纯语义，1=纯近因）

工作原理

1. 消息入库: 监听 inbound:message 和 outbound:message 事件，将消息 embed 后存入 vectorstore
2. 语义检索: 通过 agent:llm:before 中间件（优先级 50），在 LLM 调用前：
   • 将用户最新消息 embed 为查询向量
   • 从 vectorstore 检索 topK 条最相关历史片段
   • 使用时间衰减加权重排: recencyScore = exp(-0.1 * days)
   • 过滤与当前会话重复的内容
   • 注入为 system 消息供 LLM 参考

依赖

• vectorstore: 向量存储服务（如 plugin-vectorstore-flat 或 plugin-vectorstore-lancedb）
• embedding: 文本嵌入服务（如 plugin-embedding-ollama 或 plugin-embedding-openai）