diff --git a/README.md b/README.md index 04abca2c..5a0cc2b4 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -15,8 +15,7 @@ Agent 数据孤岛：不同 Agent如咨询 Agent、售后 Agent、推荐 Agent 决策冲突：不同 Agent 基于局部记忆做出的响应可能矛盾如推荐 Agent 推荐用户过敏的产品，因未获取健康禁忌的历史记录。 三、模型推理过程中的 “语义歧义” 引发理解偏差 -用户对话中的个性化信息如行业术语、口语化表达、上下文指代未被准确编码，导致模型对记忆内容的语义解析失真，比如对用户历史对话 -中的模糊表述如 “上次说的那个方案”无法准确定位具体内容。 +用户对话中的个性化信息如行业术语、口语化表达、上下文指代未被准确编码，导致模型对记忆内容的语义解析失真，比如对用户历史对话中的模糊表述如 “上次说的那个方案”无法准确定位具体内容。 多语言、方言场景中，跨语种记忆关联失效如用户混用中英描述需求时，模型无法整合多语言信息。 典型案例：用户说之前客服说可以‘加急处理’，现在进度如何？，模型因未记录 “加急” 对应的具体服务等级，回复笼统模糊。 @@ -52,8 +51,7 @@ MemoryBear作为模仿生物大脑认知过程的智能记忆管理系统，其 系统默认每日凌晨触发自动反思流程，核心动作包括：一是“一致性校验”，对比关联知识间的逻辑冲突（如同一实体的矛盾属性），标记可疑知识并推送人工审核；二是“价值评估”，统计知识的调用频次、关联贡献度，将高价值知识强化记忆强度，低价值知识加速衰减；三是“关联优化”，基于近期检索与使用行为，调整知识间的关联权重，强化高频关联路径。此外，支持人工触发专项反思（如新增核心知识后），并提供反思报告可视化展示优化结果，实现“自主进化+人工监督”的双重保障。 六、FastAPI服务：标准化API输出，实现高效集成与管理 -为保障系统与外部业务场景的高效对接，MemoryBear采用FastAPI构建统一服务架构，实现管理端与服务端API的集中暴露，具备“高性能、易集成、强规范”的核心优势。 -服务端API涵盖知识萃取、图谱操作、搜索查询、遗忘控制等全功能模块，支持JSON/XML多格式数据交互，响应延迟平均低于50ms，单实例可支撑1000QPS并发请求；管理端API则提供系统配置、权限管理、日志查询等运维功能，支持通过API实现批量知识导入导出、反思周期调整等操作。同时，系统自动生成Swagger API文档，包含接口参数说明、请求示例与返回格式定义，开发者可快速完成集成调试。该架构已适配企业级微服务体系，支持Docker容器化部署，可灵活对接CRM、OA、研发管理等各类业务系统。 +为保障系统与外部业务场景的高效对接，MemoryBear采用FastAPI构建统一服务架构，实现管理端与服务端API的集中暴露，具备“高性能、易集成、强规范”的核心优势。服务端API涵盖知识萃取、图谱操作、搜索查询、遗忘控制等全功能模块，支持JSON/XML多格式数据交互，响应延迟平均低于50ms，单实例可支撑1000QPS并发请求；管理端API则提供系统配置、权限管理、日志查询等运维功能，支持通过API实现批量知识导入导出、反思周期调整等操作。同时，系统自动生成Swagger API文档，包含接口参数说明、请求示例与返回格式定义，开发者可快速完成集成调试。该架构已适配企业级微服务体系，支持Docker容器化部署，可灵活对接CRM、OA、研发管理等各类业务系统。 ## MemoryBear架构总览 image