diff --git a/README.md b/README.md index 2e3a4374..1674a026 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -17,9 +17,9 @@ MemoryBear作为模仿生物大脑认知过程的智能记忆管理系统,其 一、记忆萃取引擎:多维度结构化提炼,夯实认知基础 记忆萃取是MemoryBear实现“认知化管理”的起点,区别于传统数据提取的“机械转换”,其核心优势在于对非结构化信息的“语义级解析”与“多格式标准化输出”,精准适配后续图谱构建与智能检索需求。具体能力包括: -- 多类型信息精准解析:可自动识别并提取文本中的陈述句核心信息,剥离冗余修饰成分,保留“主体-行为-对象”核心逻辑;同时精准抽取三元组数据(如“MemoryBear-核心功能-知识萃取”),为图谱存储提供基础数据单元,保障知识关联的准确性。 -- 时序信息锚定:针对含有时效性的知识(如事件记录、政策文件、实验数据),自动提取并标记时间戳信息,支持“时间维度”的知识追溯与关联,解决传统知识管理中“时序混乱”导致的认知偏差问题。 -- 智能剪枝生成:基于上下文语义理解,生成“关键信息全覆盖+逻辑连贯性强”的摘要内容,支持自定义摘要长度(50-500字)与侧重点(如技术型、业务型),适配不同场景的知识快速获取需求。例如对10页技术文档处理时,可在3秒内生成含核心参数、实现逻辑与应用场景的精简摘要。 +多类型信息精准解析:可自动识别并提取文本中的陈述句核心信息,剥离冗余修饰成分,保留“主体-行为-对象”核心逻辑;同时精准抽取三元组数据(如“MemoryBear-核心功能-知识萃取”),为图谱存储提供基础数据单元,保障知识关联的准确性。 +时序信息锚定:针对含有时效性的知识(如事件记录、政策文件、实验数据),自动提取并标记时间戳信息,支持“时间维度”的知识追溯与关联,解决传统知识管理中“时序混乱”导致的认知偏差问题。 +智能剪枝生成:基于上下文语义理解,生成“关键信息全覆盖+逻辑连贯性强”的摘要内容,支持自定义摘要长度(50-500字)与侧重点(如技术型、业务型),适配不同场景的知识快速获取需求。例如对10页技术文档处理时,可在3秒内生成含核心参数、实现逻辑与应用场景的精简摘要。 二、图谱存储:对接Neo4j,构建可视化知识网络 存储层采用“图数据库优先”的架构设计,通过对接业界成熟的Neo4j图数据库,实现知识实体与关系的高效管理,突破传统关系型数据库“关联弱、查询繁”的局限,契合生物大脑“神经元关联”的认知模式。