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04 · RAG 与记忆
架构剖析第四篇：对话树、RAG 检索、记忆分层与写入。这是 Familiars 的"长期记忆"核心。 对应「技术架构长视频」章节 4。来源
ARCHITECTURE.md§5。
§5.1 为什么不用向量数据库（Pinecone / Weaviate / Qdrant）
- 数据量级（单用户、几千~上万 embedding）内存 + SQLite 就够；
- 免去一套服务和运维；向量存在
workspace/与familiars.db里，隐私不出本机； - 后续要换外部向量库也很直接（抽象在
memory_store层）。
§5.2 RAG 架构
- 每次构建上下文：稠密召回（bge-m3） + 时间衰减 + 树距离的组合分：
score = α·cos + e^{-β·Δt} + γ·tree_distance - embedding 由
BAAI/bge-m3提供，所有组件共用这套向量：DialogTree、AssistantRouter、RAG 稠密召回、rewriter 数据管线 → 全仓可比向量。 rewriter负责对话改写（query 重写），提升召回。
§5.3 记忆系统
| 作用域轴 | 持久化到 |
|---|---|
dialogue | workspace/agents/agent_<id>/dialogue_<n>/ |
agent | workspace/agents/agent_<id>/ |
user / identity | workspace/（USER.md、IDENTITY.md、memory layers） |
ephemeral | 每轮临时，回合结束即清除 |
类别轴：event / state / profile / procedure / directive，每类有各自的衰减常数。
- 写入链：
MemoryWriter决定什么值得记（memorizer-writer 小模型）→ 分类 → 散布到对应 scope/category 存储； memorizer 分 reader/consolidator 子模块（src/models/memorizer/），decider 可被DeciderService驱逐，DialogueManager.release_memory提供 JIT 按需装载。 - 读取链：每次 NL 质问任务 →
DialogueManager组装历史 → RAG 检索 → 上下文注入。 - 可观测性：
memory writer-status（CLI）/GET /api/memory_status（记忆规模/命中）、POST /api/agents/{id}/release-memory（手动释放常驻）。
视频时间点映射
| 视频时间点 | 内容 |
|---|---|
| （待录制） | 记忆全景：作用域×类别矩阵 |
| （待录制） | RAG 打分：死记 + 时间衰减 + 树距离怎么协作 |
| （待录制） | rewriter 对话改写 demo |
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