Merge #24 into develop from fix/memory_reflection

反思速度提升，从4分钟优化成1分10-40秒

* fix/memory_reflection: (40 commits squashed)

  - 新增反思功能（功能配置接口+反思celery后台检测反思的迭代周期）

  - 新增反思功能（功能配置接口+反思celery后台检测反思的迭代周期）

  - 新增反思功能（检测代码/规范化程序）

  - 新增反思功能（检测代码/规范化程序）

  - 新增反思功能（检测代码/规范化程序）

  - 新增反思功能（检测代码/规范化程序）

  - 新增反思功能（检测代码/规范化程序）

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - 反思优化

  - Merge branch develop into fix/memory_reflection (Conflict resolved online)
    
    
    # Conflicts:  
    #      api/app/controllers/memory_reflection_controller.py
    #      api/app/schemas/memory_reflection_schemas.py

  - 反思优化

  - Merge remote-tracking branch 'origin/fix/memory_reflection' into fix/memory_reflection

  - 统一输出

  - 统一输出

  - 统一输出

  - Merge branch develop into fix/memory_reflection (Conflict resolved online)
    
    
    # Conflicts:  
    #      api/app/controllers/memory_reflection_controller.py

  - 统一输出

  - Merge remote-tracking branch 'origin/fix/memory_reflection' into fix/memory_reflection

  - 统一输出

  - 反思速度提升，从4分钟优化成1分10-40秒

  - 反思速度提升，从4分钟优化成1分10-40秒

  - 反思速度提升，从4分钟优化成1分10-40秒

  - Merge branch develop into fix/memory_reflection (Conflict resolved online)
    
    
    # Conflicts:  
    #      api/app/core/memory/storage_services/reflection_engine/self_reflexion.py

  - 更新 self_reflexion.py

Signed-off-by: aliyun8644380055 <accounts_68c0f5d519f260d93ee2997e@mail.teambition.com>
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CR-link: https://codeup.aliyun.com/redbearai/python/redbear-mem-open/change/24

api/app/core/memory/storage_services/reflection_engine/example/example.json

@@ -3,53 +3,43 @@
     "source_data": [
       {
         "statement_name": "用户是2023年春天去北京工作的。",
-        "statement_id": "62beac695b1346f4871740a45db88782",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "62beac695b1346f4871740a45db88782"
       },
       {
         "statement_name": "用户后来基本一直都在北京上班。",
-        "statement_id": "4cba5ac08b674d7fb1e2ae634d2b8f0b",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "4cba5ac08b674d7fb1e2ae634d2b8f0b"
       },
       {
         "statement_name": "用户从2023年开始就一直在北京生活。",
-        "statement_id": "e612a44da4db483993c350df7c97a1a1",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "e612a44da4db483993c350df7c97a1a1"
       },
       {
         "statement_name": "用户从来没有长期离开过北京。",
-        "statement_id": "b3c787a2e33c49f7981accabbbb4538a",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "b3c787a2e33c49f7981accabbbb4538a"
       },
       {
         "statement_name": "由于公司调整，用户在2024年上半年被调到上海待了差不多半年。",
-        "statement_id": "64cde4230cb24a4da726e7db9e7aa616",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "64cde4230cb24a4da726e7db9e7aa616"
       },
       {
         "statement_name": "用户在被调到上海期间每天都是在上海办公室打卡。",
-        "statement_id": "8b1b12e23b844b8088dfeb67da6ad669",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "8b1b12e23b844b8088dfeb67da6ad669"
       },
       {
         "statement_name": "用户在入职时使用的身份信息是之前的，身份证号为11010119950308123X。",
-        "statement_id": "030afd362e9b4110b139e68e5d3e7143",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "030afd362e9b4110b139e68e5d3e7143"
       },
       {
         "statement_name": "用户的银行卡号是6222023847595898。",
-        "statement_id": "6c7567cd1f3c478bb42d1b65383e6f2f",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "6c7567cd1f3c478bb42d1b65383e6f2f"
       },
       {
         "statement_name": "用户的身份信息和银行卡信息一直没变。",
-        "statement_id": "b3ca618e1e204b83bebd70e75cf2073f",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "b3ca618e1e204b83bebd70e75cf2073f"
       },
       {
         "statement_name": "用户认为在上海的那段时间更多算是远程配合。",
-        "statement_id": "150af89d2c154e6eb41ff1a91e37f962",
-        "statement_created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252"
+        "statement_id": "150af89d2c154e6eb41ff1a91e37f962"
       }
     ],
     "databasets": [
@@ -57,24 +47,11 @@
         "entity1_name": "Person",
         "description": "表示人类个体的通用类型",
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@@ -82,24 +59,11 @@
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       },
@@ -107,24 +71,11 @@
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@@ -132,25 +83,13 @@
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           "aliases": ["上海办"],
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@@ -158,25 +97,12 @@
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         "entity2_name": "北京",
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           "aliases": ["京", "京城", "北平"],
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-          "created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252000",
           "description": "中国的首都城市，用户主要工作和生活所在地",
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-          "entity_type": "Location",
-          "group_id": "88a459f5_text08",
-          "user_id": "88a459f5_text08",
           "name": "北京",
-          "apply_id": "88a459f5_text08",
           "id": "81b2d1a571bb46a08a2d7a1e87efb945"
         }
       },
@@ -184,24 +110,11 @@
         "entity1_name": "11010119950308123X",
         "description": "具体的身份证号码值",
         "statement_id": "030afd362e9b4110b139e68e5d3e7143",
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         "entity2_name": "身份证号",
         "entity2": {
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-          "run_id": "62b59cfebeea43dd94d91763056f069a",
-          "connect_strength": "strong",
           "description": "中华人民共和国公民的身份号码",
-          "created_at": "2025-12-19T10:31:15.239252000",
           "statement_id": "030afd362e9b4110b139e68e5d3e7143",
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-          "entity_type": "Identifier",
-          "group_id": "88a459f5_text08",
-          "user_id": "88a459f5_text08",
           "name": "身份证号",
-          "apply_id": "88a459f5_text08",
           "id": "3e5f920645b2404fadb0e9ff60d1306e"
         }
       }

api/app/core/memory/storage_services/reflection_engine/self_reflexion.py

@@ -19,10 +19,32 @@ import uuid
 
 from pydantic import BaseModel
 
+
 from app.core.response_utils import success
 from app.repositories.neo4j.cypher_queries import neo4j_query_part, neo4j_statement_part, neo4j_query_all,  neo4j_statement_all
 from app.repositories.neo4j.neo4j_update import neo4j_data
+
+from app.core.memory.llm_tools.openai_client import OpenAIClient
+from app.core.memory.utils.config import definitions as config_defs
+from app.core.memory.utils.config import get_model_config
+from app.core.memory.utils.config.get_data import get_data
+from app.core.memory.utils.config.get_data import get_data_statement
+from app.core.memory.utils.llm.llm_utils import get_llm_client
+from app.core.memory.utils.prompt.template_render import render_evaluate_prompt
+from app.core.memory.utils.prompt.template_render import render_reflexion_prompt
+from app.core.models.base import RedBearModelConfig
+from app.repositories.neo4j.cypher_queries import (
+    neo4j_query_all,
+    neo4j_query_part,
+    neo4j_statement_all,
+    neo4j_statement_part,
+)
+from app.repositories.neo4j.cypher_queries import UPDATE_STATEMENT_INVALID_AT
 from app.repositories.neo4j.neo4j_connector import Neo4jConnector
+from app.repositories.neo4j.neo4j_update import neo4j_data
+from app.schemas.memory_storage_schema import ConflictResultSchema
+from app.schemas.memory_storage_schema import ReflexionResultSchema
+
 
 # 配置日志
 _root_logger = logging.getLogger()
@@ -122,6 +144,7 @@ class ReflectionEngine:
         self.update_query = update_query
         self._semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # 默认并发数为5
 
+
         # 延迟导入以避免循环依赖
         self._lazy_init_done = False
 
@@ -131,46 +154,53 @@ class ReflectionEngine:
             return
 
         if self.neo4j_connector is None:
-            from app.repositories.neo4j.neo4j_connector import Neo4jConnector
             self.neo4j_connector = Neo4jConnector()
 
         if self.llm_client is None:
-            from app.core.memory.utils.llm.llm_utils import get_llm_client
-            from app.core.memory.utils.config import definitions as config_defs
             self.llm_client = get_llm_client(config_defs.SELECTED_LLM_ID)
         elif isinstance(self.llm_client, str):
             # 如果 llm_client 是字符串（model_id），则用它初始化客户端
-            from app.core.memory.utils.llm.llm_utils import get_llm_client
-            model_id = self.llm_client
-            self.llm_client = get_llm_client(model_id)
+            # from app.core.memory.utils.llm.llm_utils import get_llm_client
+            # model_id = self.llm_client
+            # self.llm_client = get_llm_client(model_id)
+            extra_params={
+                    "temperature": 0.2,  # 降低温度提高响应速度和一致性
+                    "max_tokens": 600,  # 限制最大token数
+                    "top_p": 0.8,  # 优化采样参数
+                    "stream": False,  # 确保非流式输出以获得最快响应
+                }
+
+            model_config = get_model_config(self.llm_client)
+            self.llm_client  = OpenAIClient(RedBearModelConfig(
+                model_name=model_config.get("model_name"),
+                provider=model_config.get("provider"),
+                api_key=model_config.get("api_key"),
+                base_url=model_config.get("base_url"),
+                timeout=model_config.get("timeout", 30),
+                max_retries=model_config.get("max_retries", 2),
+                extra_params=extra_params
+            ), type_=model_config.get("type"))
 
         if self.get_data_func is None:
-            from app.core.memory.utils.config.get_data import get_data
             self.get_data_func = get_data
 
         # 导入get_data_statement函数
         if not hasattr(self, 'get_data_statement'):
-            from app.core.memory.utils.config.get_data import get_data_statement
             self.get_data_statement = get_data_statement
 
         if self.render_evaluate_prompt_func is None:
-            from app.core.memory.utils.prompt.template_render import render_evaluate_prompt
             self.render_evaluate_prompt_func = render_evaluate_prompt
 
         if self.render_reflexion_prompt_func is None:
-            from app.core.memory.utils.prompt.template_render import render_reflexion_prompt
             self.render_reflexion_prompt_func = render_reflexion_prompt
 
         if self.conflict_schema is None:
-            from app.schemas.memory_storage_schema import ConflictResultSchema
             self.conflict_schema = ConflictResultSchema
 
         if self.reflexion_schema is None:
-            from app.schemas.memory_storage_schema import ReflexionResultSchema
             self.reflexion_schema = ReflexionResultSchema
 
         if self.update_query is None:
-            from app.repositories.neo4j.cypher_queries import UPDATE_STATEMENT_INVALID_AT
             self.update_query = UPDATE_STATEMENT_INVALID_AT
 
         self._lazy_init_done = True
@@ -284,7 +314,6 @@ class ReflectionEngine:
         quality_assessments = []
         memory_verifies = []
         for item in conflict_data:
-            print(item)
             quality_assessments.append(item['quality_assessment'])
             memory_verifies.append(item['memory_verify'])
         result_data['quality_assessments'] = quality_assessments
@@ -298,8 +327,18 @@ class ReflectionEngine:
         # 记录冲突数据
         await self._log_data("conflict", conflict_data)
 
+        # Clearn conflict_data，And memory_verify和quality_assessment
+        cleaned_conflict_data = []
+        for item in conflict_data:
+            cleaned_item = {
+                'data': item['data'],
+                'conflict': item['conflict']
+            }
+            cleaned_conflict_data.append(cleaned_item)
+        print(cleaned_conflict_data)
+
         # 3. 解决冲突
-        solved_data = await self._resolve_conflicts(conflict_data, source_data)
+        solved_data = await self._resolve_conflicts(cleaned_conflict_data, source_data)
         if not solved_data:
             return ReflectionResult(
                 success=False,
@@ -391,7 +430,7 @@ class ReflectionEngine:
             return []
 
         # 使用转换后的数据
-        print("转换后的数据:", data[:2] if len(data) > 2 else data)  # 只打印前2条避免日志过长
+        # print("转换后的数据:", data[:2] if len(data) > 2 else data)  # 只打印前2条避免日志过长
         memory_verify = self.config.memory_verify
 
         logging.info("====== 冲突检测开始 ======")
@@ -469,6 +508,7 @@ class ReflectionEngine:
                         memory_verify,
                         statement_databasets
                     )
+                    logging.info(f"提示词长度: {len(rendered_prompt)}")
 
                     messages = [{"role": "user", "content": rendered_prompt}]
 
@@ -629,4 +669,3 @@ class ReflectionEngine:
             )
         else:
             raise ValueError(f"未知的反思基线: {self.config.baseline}")
-

api/app/core/memory/utils/prompt/prompts/evaluate.jinja2

@@ -1,222 +1,87 @@
-你将收到一组用户历史记忆原始数据（来源于 Neo4j），以及相关配置参数：
-原本的输入句子：{{statement_databasets}}
-需要检测冲突对象：{{ evaluate_data }}
-冲突判定类型：{{ baseline }}（取值为 TIME / FACT / HYBRID）
-记忆审核开关：{{ memory_verify }}（取值为 true / false）
-记忆质量评估开关开关：{{ quality_assessment }}（取值为 true / false）
+# 记忆数据分析任务
 
-你的任务是：
-对用户历史记忆数据进行冲突检测和记忆审核，并输出严格结构化的 JSON 分析结果
-数据的结构：
-    statement_databasets里面statement_name是输入的句子，statement_id是连接evaluate_data里面的statement_id，代表这个句子被拆分成几个实体，需要根据整体的内容，
-    需要根据以下内容做处理（冲突检测、记忆审核、记忆的质量评估）
-## 冲突定义
+## 输入数据
+- **原始句子**: {{statement_databasets}}
+- **检测对象**: {{ evaluate_data }}
+- **冲突类型**: {{ baseline }} (TIME/FACT/HYBRID)
+- **隐私审核**: {{ memory_verify }} (true/false)
+- **质量评估**: {{ quality_assessment }} (true/false)
 
+## 任务目标
+对用户记忆数据进行冲突检测、隐私审核和质量评估，输出结构化JSON结果。
+**数据关系**: statement_databasets中的statement_id对应evaluate_data中的记录，代表句子拆分后的实体关系。
+## 1. 冲突检测
 ### 时间冲突
-时间冲突是指同一用户的相关事件在时间维度上存在逻辑矛盾：
-
-1. **同一活动的时间冲突**：
-   - 同一用户的同一活动在不同时间点被记录（如"周五打球"和"周六打球"）
-   - 同一用户在同一时间段内被记录进行不同的互斥活动
-
-2. **时间逻辑错误**：
-   - expired_at 早于 created_at
-   - 同一事实的 created_at 时间差异超过合理误差范围（>5分钟）
-
-3. **日期属性冲突**：
-   - 同一人的生日记录为不同日期（如"2月10号"和"2月16号"）
-4.存在明确先后约束 A -> B，但 t(A) > t(B)
-    -例：入学时间晚于毕业时间。
-    -处理：标记异常、降权、触发逻辑反思或人工审查。
-5.时间属性冲突
-    -单值日期属性出现多值（生日、入职日期）
-    -注意：本质属于事实冲突的日期特例，归入事实冲突仲裁框架。
-6.互斥重叠冲突
-    -例：同一主体的两个事件区间重叠且互斥（如同一时间出现在两地）
-    -处理：证据仲裁、保留多版本（active + candidate）。
-
-
-
+- **同一活动时间矛盾**: 同一用户同一活动的不同时间记录
+- **时间逻辑错误**: expired_at < created_at，created_at时间差>5分钟
+- **日期属性冲突**: 同一人的生日等单值属性出现多值
+- **先后约束违反**: 存在A→B约束但t(A)>t(B)（如入学>毕业）
+- **互斥重叠**: 同一时间出现在不同地点等互斥事件
 ### 事实冲突
-事实冲突是指同一实体的属性或关系存在相互矛盾的陈述：
+- **属性互斥**: 同一实体的相反属性（喜欢↔不喜欢）
+- **关系矛盾**: 同一实体在相同语境下的不同关系描述
+- **身份冲突**: 同一实体被赋予不同类型或角色
+### 混合冲突
+检测所有逻辑不一致或相互矛盾的记录。
+**检测原则**: 
+- 重点检查相同实体的记录
+- 分析description字段语义冲突
+- 验证时间字段逻辑一致性
+## 2. 隐私审核 (memory_verify=true时)
+### 隐私信息类型
+- **身份信息**: 身份证号码、身份证相关描述
+- **联系方式**: 手机号、电话号码
+- **社交账号**: 微信号、QQ号、邮箱地址
+- **金融信息**: 银行卡号、账户信息、支付信息
+- **税务信息**: 税号、纳税信息、发票信息
+- **贷款信息**: 贷款记录、信贷信息
+- **安全信息**: 密码、PIN码、验证码
+### 检测方法
+- 检测description、entity1_name、entity2_name、name等字段
+- 识别数字模式（手机号11位、身份证18位等）
+- 识别关键词（"身份证"、"银行卡"、"密码"等）
+## 3. 质量评估 (quality_assessment=true时)
+### 评估标准
+- **数据完整性**: 必要字段完整性、关系描述清晰度、时间字段有效性
+- **重复检测**: 相同或高度相似记录、冗余实体关系、描述重复度
+- **无意义检测**: 空值/无效值、过于简单的描述、格式错误
+- **上下文依赖**: 记录自包含性、实体名称明确性
+### 输出内容
+- **质量分数**: 0-100的整体质量百分比
+- **质量概述**: 简要描述数据质量状况和主要问题
+## 输出规则
+### 核心原则
+1. **conflict=true**: 存在冲突或隐私信息时，将所有相关记录放入data数组
+2. **conflict=false**: 无冲突且无隐私信息时，data为空数组
+3. **独立功能**: 冲突检测、隐私审核、质量评估三者完全独立
+4. **条件输出**: 
+   - quality_assessment=true时输出评估对象，否则为null
+   - memory_verify=true时输出隐私检测对象，否则为null
+5. **不输出conflict_memory字段**
+### 处理流程
+1. 冲突检测 → 将冲突记录加入data
+2. 隐私审核(如启用) → 将隐私记录加入data
+3. 质量评估(如启用) → 独立输出评估结果
+4. 去重data数组中的记录
 
-1. **属性互斥**：同一实体的相反属性（喜欢↔不喜欢、有↔没有、是↔不是）
-2. **关系矛盾**：同一实体在相同语境下的不同关系描述
-3. **身份冲突**：同一实体被赋予不同的类型或角色
-
-### 混合冲突检测
-检测所有类型的冲突，包括但不限于时间冲突和事实冲突：
-检测任何逻辑上不一致或相互矛盾的记录
-## 记忆审核定义
-
-### 隐私信息检测（隐私冲突）
-当memory_verify为true时，需要额外检测包含个人隐私信息的记录：
-
-1. **身份证信息**：包含身份证号码、身份证相关描述
-2. **手机号码**：包含手机号、电话号码等联系方式
-3. **社交账号**：包含微信号、QQ号、邮箱地址等社交平台信息
-4. **银行信息**：包含银行卡号、账户信息、支付信息
-5. **税务信息**：包含税号、纳税信息、发票信息
-6. **贷款信息**：包含贷款记录、信贷信息、借款信息
-7. **其他敏感信息**：包含密码、PIN码、验证码等安全信息
-
-### 隐私检测原则
-- 检测description、entity1_name、entity2_name等字段中的隐私信息
-- 识别数字模式（如手机号11位数字、身份证18位等）
-- 识别关键词（如"身份证"、"银行卡"、"密码"等）
-- 检测敏感实体类型和关系
-
-## 冲突检测原则
-
-**全面检测**：不区分冲突类型，检测所有可能的冲突
-**完整输出**：如果发现任何冲突或隐私信息，必须将所有相关记录都放入data字段
-**实体关联**：重点检查涉及相同实体（entity1_name, entity2_name）的记录
-**语义分析**：分析description字段的语义相似性和冲突性
-**时间逻辑**：检查时间字段的逻辑一致性
-**隐私检测**：当memory_verify为true时，检测所有包含隐私信息的记录
-
-## 不符合冲突检测
-    -称呼
-## 重要检测示例
-
-### 冲突检测示例
-- 用户与不同时间点的关系（周五 vs 周六，2月10号 vs 2月16号）
-- 同一实体的重复定义但描述不同
-- 同一关系的不同表述但含义冲突
-- 任何逻辑上不可能同时为真的记录
-
-### 隐私信息检测示例
-- 包含手机号的记录："用户的手机号是13812345678"
-- 包含身份证的记录："身份证号码为110101199001011234"
-- 包含银行卡的记录："银行卡号6222021234567890"
-- 包含社交账号的记录："微信号是user123456"
-- 包含敏感信息的实体名称或描述
-
-## 输出要求
-
-**关键原则**：
-1. 当存在冲突或检测到隐私信息时，conflict才为true，data字段才包含相关记录
-2. 如果发现冲突，必须将所有相关的冲突记录都放入data数组中
-3. 如果memory_verify为true且检测到隐私信息，必须将包含隐私信息的记录也放入data数组中
-4. 既没有冲突也没有隐私信息时，conflict为false，data为空数组
-5. 如果quality_assessment为true，独立分析数据质量并输出评估结果；如果为false，quality_assessment字段输出null
-6. 冲突检测、隐私审核和质量评估三个功能完全独立，互不影响
-7. 不输出conflict_memory字段
-
-**处理逻辑**：
-- 首先进行冲突检测，将冲突记录加入data数组
-- 如果memory_verify为true，再进行隐私信息检测，将包含隐私信息的记录也加入data数组
-- 如果quality_assessment为true，独立进行质量评估，分析所有输入数据的质量并输出评估结果
-- 最终data数组包含所有冲突记录和隐私信息记录（去重）
-- quality_assessment字段独立输出，不影响冲突检测和隐私审核结果
-- memory_verify字段独立输出隐私检测结果，包含检测到的隐私信息类型和概述
-
-返回数据格式以json方式输出:
-- 必须通过json.loads()的格式支持的形式输出,响应必须是与此确切模式匹配的有效JSON对象。不要在JSON之前或之后包含任何文本。
-- 关键的JSON格式要求{"statement":识别出的文本内容}
-1.JSON结构仅使用标准ASCII双引号（"）-切勿使用中文引号（""）或其他Unicode引号
-2.如果提取的语句文本包含引号，请使用反斜杠（\"）正确转义它们
-3.确保所有JSON字符串都正确关闭并以逗号分隔
-4.JSON字符串值中不包括换行符
-5.正确转义的例子："statement"："Zhang Xinhua said：\"我非常喜欢这本书\""
-6.不允许输出```json```相关符号，如```json```、``````、```python```、```javascript```、```html```、```css```、```sql```、```java```、```c```、```c++```、```c#```、```ruby```
-
-## 记忆质量评估定义
-
-### 质量评估标准
-当quality_assessment为true时，需要对记忆数据进行质量评估：
-
-1. **数据完整性**：
-   - 检查必要字段是否完整（entity1_name、entity2_name、description等）
-   - 检查关系描述是否清晰明确
-   - 检查时间字段的有效性
-
-2. **重复字段检测**：
-   - 识别相同或高度相似的记录
-   - 检测冗余的实体关系
-   - 分析描述内容的重复度
-
-3. **无意义字段检测**：
-   - 识别空值、无效值或占位符内容
-   - 检测过于简单或无信息量的描述
-   - 识别格式错误或不规范的数据
-
-4. **上下文依赖性**：
-   - 评估记录是否需要额外上下文才能理解
-   - 检查实体名称的明确性
-   - 分析关系描述的自包含性
-
-### 质量评估输出
-- **质量百分比**：基于上述标准计算的整体质量分数（0-100）
-- **质量概述**：简要描述数据质量状况，包括主要问题和优点
-
-输出是仅输出一个合法 JSON 对象，严格遵循下述结构：
+**输出结构**:
+```json
 {
-  "data": [
-    {
-      "entity1_name": "实体1名称",
-      "description": "描述信息",
-      "statement_id": "陈述ID",
-      "created_at": "创建时间戳",
-      "expired_at": "过期时间戳",
-      "relationship_type": "关系类型",
-      "relationship": "关系对象",
-      "entity2_name": "实体2名称",
-      "entity2": "实体2对象"
-    }
-  ],
-  "conflict": true或false,
+  "data": [记录数组],
+  "conflict": true/false,
   "quality_assessment": {
-    "score": 质量百分比数字,
-    "summary": "质量概述文本"
+    "score": 数字,
+    "summary": "文本"
   } 或 null,
   "memory_verify": {
-    "has_privacy": true或false,
-    "privacy_types": ["检测到的隐私信息类型列表"],
-    "summary": "隐私检测结果概述"
+    "has_privacy": true/false,
+    "privacy_types": ["类型数组"],
+    "summary": "概述文本"
   } 或 null
 }
-
-必须遵守：
-- 只输出 JSON，不要添加解释或多余文本。
-- 使用标准双引号，必要时对内部引号进行转义。
-- 字段名与结构必须与给定模式一致。
-- data数组中包含冲突记录和隐私信息记录，如果都没有则为空数组。
-- quality_assessment字段：当quality_assessment参数为true时输出评估对象，为false时输出null。
-- memory_verify字段：当memory_verify参数为true时输出隐私检测结果对象，为false时输出null。
-
-### memory_verify字段说明
-当memory_verify为true时，需要输出隐私检测结果：
-- **has_privacy**: 布尔值，表示是否检测到隐私信息
-- **privacy_types**: 字符串数组，包含检测到的隐私信息类型（如["手机号码", "身份证信息"]）
-- **summary**: 字符串，简要描述隐私检测结果
-
-当memory_verify为false时，memory_verify字段输出null。
-
-### memory_verify字段示例
-
-**示例1：检测到隐私信息**
-```json
-"memory_verify": {
-  "has_privacy": true,
-  "privacy_types": ["手机号码", "身份证信息"],
-  "summary": "检测到2条记录包含隐私信息：1个手机号码，1个身份证号码"
-}
 ```
-
-**示例2：未检测到隐私信息**
-```json
-"memory_verify": {
-  "has_privacy": false,
-  "privacy_types": [],
-  "summary": "未检测到隐私信息"
-}
-```
-
-**示例3：memory_verify为false时**
-```json
-"memory_verify": null
-```
-
-模式参考：
-{{ json_schema }}
+**字段说明**:
+- **data**: 包含冲突记录和隐私信息记录，无则为空数组
+- **quality_assessment**: quality_assessment=true时输出评估对象，否则为null
+- **memory_verify**: memory_verify=true时输出隐私检测对象，否则为null
+模式参考：{{ json_schema }}

api/app/core/memory/utils/prompt/prompts/reflexion.jinja2

@@ -1,160 +1,127 @@
-你将收到一组用户历史记忆原始数据（来源于 Neo4j）
-你将收到一条冲突判定对象：{{ data }}。
-需要检测冲突对象：{{ statement_databasets }}
-以及需要识别的冲突对象为：{{ baseline }}
-记忆审核开关：{{ memory_verify }}（取值为 true / false）
+# 记忆冲突解决任务
 
-角色：
-- 你是数据领域中解决数据冲突的专家
+## 输入数据
+- **冲突数据**: {{ data }}
+- **原始句子**: {{ statement_databasets }}
+- **冲突类型**: {{ baseline }} (TIME/FACT/HYBRID)
+- **隐私审核**: {{ memory_verify }} (true/false)
 
-任务：分析冲突产生原因，按冲突类型分组处理，为每种冲突类型生成独立的解决方案。
+## 任务目标
+作为数据冲突解决专家，分析冲突原因，按类型分组处理，为每种冲突生成独立解决方案。
 
-数据的结构：
-    statement_databasets里面statement_name是输入的句子，statement_id是连接data里面的statement_id，代表这个句子被拆分成几个实体，需要根据整体的内容，
-    需要根据以下内容做处理（冲突检测、记忆审核、记忆的质量评估）,data里面的statement_created_at是用户输入的时间
+**数据关系**: statement_databasets中的statement_id对应data中的记录，statement_created_at为用户输入时间。
 
-**处理模式**：
-- 当memory_verify为false时：仅处理数据冲突
-- 当memory_verify为true时：处理数据冲突 + 隐私信息脱敏
+**处理模式**:
+- memory_verify=false: 仅处理数据冲突
+- memory_verify=true: 处理数据冲突 + 隐私脱敏
 
-## 分组处理原则
+## 1. 冲突类型定义
 
-**冲突类型识别与分组**：
-1. **日期冲突**：
-    1.1.涉及用户生日的不同日期记录（如2月10号 vs 2月16号），
-    1.2.涉及同一活动的不同时间记录（如周五打球 vs 周六打球）
-3. **事实属性冲突**：
-    3.1. **属性互斥**：同一实体的相反属性（喜欢↔不喜欢、有↔没有、是↔不是）
-    3.2. **关系矛盾**：同一实体在相同语境下的不同关系描述
-    3.3. **身份冲突**：同一实体被赋予不同的类型或角色
-4. **其他冲突类型/混合冲突（时间+事实）**：根据具体数据识别
+### 时间冲突 (TIME)
+时间维度冲突：两个事件时间重叠，或同一事情在不同时间场景下的变化。
 
-**分组输出要求**：
-- 每种冲突类型生成一个独立的reflexion_result对象
-- 同一类型的多个冲突记录归并到一个结果中
-- 不同类型的冲突分别处理，各自生成独立结果
+### 事实冲突 (FACT)  
+同一事实对象的陈述内容相互矛盾，真假不能共存的情况。
 
-## 冲突类型定义
+### 混合冲突 (HYBRID)
+检测所有类型冲突，包括时间和事实冲突的任何逻辑不一致记录。
 
-### 时间冲突（TIME）
-时间维度冲突是指两个事件发生时间重叠，或者用户同一件事情和场景等情况下，时间出现了变化。
+## 2. 分组处理原则
 
-### 事实冲突（FACT）
-事实冲突是指同一事实对象（同一个人、同一个时间、同一个状态）但陈述内容相互矛盾，主要为真假不能共存的情况。
-### 混合冲突（HYBRID）
-检测所有类型的冲突，包括但不限于时间冲突和事实冲突：检测任何逻辑上不一致或相互矛盾的记录
-{% if memory_verify %}
-## 隐私信息处理（memory_verify为true时启用）
+### 冲突类型识别
+- **日期冲突**: 用户生日不同日期(2月10号 vs 2月16号)、同一活动不同时间(周五 vs 周六打球)
+- **事实属性冲突**: 
+  - 属性互斥(喜欢↔不喜欢)
+  - 关系矛盾(同一实体不同关系描述)  
+  - 身份冲突(同一实体不同类型/角色)
+- **其他/混合冲突**: 根据具体数据识别
 
-### 隐私信息识别
-需要识别并处理以下类型的隐私信息：
+### 分组输出要求
+- 每种冲突类型生成独立的reflexion_result对象
+- 同类型多个冲突归并到一个结果
+- 不同类型分别处理，各自生成独立结果
+## 3. 隐私信息处理 (memory_verify=true时)
 
-1. **身份证信息**：包含身份证号码、身份证相关描述
-2. **手机号码**：包含手机号、电话号码等联系方式
-3. **社交账号**：包含微信号、QQ号、邮箱地址等社交平台信息
-4. **银行信息**：包含银行卡号、账户信息、支付信息
-5. **税务信息**：包含税号、纳税信息、发票信息
-6. **贷款信息**：包含贷款记录、信贷信息、借款信息
-7. **其他敏感信息**：包含密码、PIN码、验证码等安全信息
+### 隐私信息类型
+- **身份信息**: 身份证号码、身份证相关描述
+- **联系方式**: 手机号、电话号码
+- **社交账号**: 微信号、QQ号、邮箱地址
+- **金融信息**: 银行卡号、账户信息、支付信息
+- **税务信息**: 税号、纳税信息、发票信息
+- **贷款信息**: 贷款记录、信贷信息
+- **安全信息**: 密码、PIN码、验证码
 
-### 隐私数据脱敏规则
-对于检测到的隐私信息，按以下规则进行脱敏处理：
+### 脱敏规则
+**数字类**: 保留前三位和后四位，中间用*代替
+- 手机号: 13812345678 → 138****5678
+- 身份证: 110101199001011234 → 110***********1234
+- 银行卡: 6222021234567890 → 622***********7890
 
-**数字类隐私信息脱敏**：
-- 保留前三位和后四位，中间用*代替
-- 示例：手机号13812345678 → 138****5678
-- 示例：身份证110101199001011234 → 110***********1234
-- 示例：银行卡6222021234567890 → 622***********7890
+**文本类**: 保留前三后四位字符，中间用*代替
+- 微信号: user123456 → use****3456
+- 邮箱: zhang.san@example.com → zha****@example.com
 
-**文本类隐私信息脱敏**：
-- 社交账号：保留前三后四位字符，中间用*代替
-- 示例：微信号user123456 → use****3456
-- 示例：邮箱zhang.san@example.com → zha****@example.com
+**脱敏字段**: name、entity1_name、entity2_name、description
 
-**脱敏处理字段**：
-- name字段：如包含隐私信息需脱敏
-- entity1_name字段：如包含隐私信息需脱敏
-- entity2_name字段：如包含隐私信息需脱敏
-- description字段：如包含隐私信息需脱敏
-{% endif %}
+## 4. 处理流程
 
-## 工作步骤
+### 步骤1: 类型匹配验证
+**匹配规则**:
+- baseline="TIME": 只处理时间相关冲突(涉及时间表达式、日期、时间点)
+- baseline="FACT": 只处理事实相关冲突(属性矛盾、关系冲突、描述不一致)  
+- baseline="HYBRID": 处理所有类型冲突
 
-### 第一步：分析冲突类型匹配
-首先判断输入的冲突数据是否符合baseline要求的类型：
+**类型识别**:
+- 时间冲突: entity2的entity_type包含"TimeExpression"/"TemporalExpression"，或entity2_name包含时间词汇
+- 事实冲突: 相同实体的不同属性描述、互斥关系陈述
 
-**类型匹配规则**：
-- 如果baseline是"TIME"：只处理时间相关的冲突（涉及时间表达式、日期、时间点的冲突）
-- 如果baseline是"FACT"：只处理事实相关的冲突（属性矛盾、关系冲突、描述不一致）
-- 如果baseline是"HYBRID"：处理所有类型的冲突，也可以当作混合冲突类型处理
+**重要**: 类型不匹配时必须输出空结果(resolved为null)
 
-**类型识别**：
-- 时间冲突标识：entity2的entity_type包含"TimeExpression"、"TemporalExpression"，或entity2_name包含时间词汇（周一到周日、月份日期等）
-- 事实冲突标识：相同实体的不同属性描述、互斥的关系陈述
+### 步骤2: 冲突数据分组
+**分组策略**:
+- 时间冲突组: 涉及用户时间的记录
+- 活动时间冲突组: 同一活动不同时间的记录  
+- 事实冲突组: 同一实体不同属性的记录
+- 其他冲突组: 其他类型冲突记录
 
-**重要**：如果输入的冲突类型与baseline不匹配，必须输出空结果（resolved为null）
+**筛选条件**: 只处理与baseline匹配的冲突类型
 
-### 第二步：筛选并分组冲突数据
-按冲突类型对数据进行分组：
+### 步骤3: 冲突解决策略
+**重要**: 数据被判定为正确时不可修改
 
-**分组策略**：
-1. **时间冲突组**：筛选涉及用户时间的所有记录
-2. **活动时间冲突组**：筛选涉及同一活动不同时间的记录
-3. **事实冲突组**：筛选涉及同一实体不同属性的记录
-4. **其他冲突组**：其他类型的冲突记录
+**智能解决**:
+1. 分析冲突数据，结合statement_databasets原文判定正确性
+2. 判断正确答案是否存在于data中
+3. 根据情况选择处理方式{% if memory_verify %}
+4. 隐私脱敏处理在冲突解决后进行{% endif %}
 
-**筛选条件**：
-- 只处理与baseline匹配的冲突类型
-- 相同entity1_name但entity2_name不同的记录
-- 相同关系但描述矛盾的记录
-- 时间逻辑不一致的记录
+### 处理规则
 
-### 第三步：冲突解决策略
-** 不可以解决的冲突情况
-    1. 数据被判定为正确的情况下，不可以进行修改
-**仅当冲突类型与baseline匹配时**，对筛选出的冲突数据进行处理：
-
-**智能解决策略**：
-1. **分析冲突数据**：识别哪些记录是正确的，哪些是错误的,需要结合statement_databasets的输入原文来判定
-2. **判断正确答案是否存在**：
-   - 如果正确答案已存在于data中：只需将错误记录的expired_at设为当前日期（2025-12-16T12:00:00）
-   - 如果正确答案已存在于data中：错误记录的expired_at已经设为日期，则不需要对正确的数据进行修改
-   - 如果正确答案不存在于data中：需要修改现有记录的内容以包含正确信息
-
-{% if memory_verify %}
-**隐私处理集成**：
-- 在处理冲突的同时，需要对涉及的记录进行隐私脱敏
-- 脱敏处理应该在冲突解决之后进行，确保最终输出的记录都已脱敏
-- 在change字段中记录隐私脱敏的变更
-{% endif %}
-
-**具体处理规则**：
-
-**情况1：正确答案存在于data中**
-- 保留正确的记录不变
-- 基于时间关系的冲突：
-    需要只修改错误记录的expired_at为当前时间（2025-12-16T12:00:00）
-- 基于事实的关系冲突
+**情况1: 正确答案存在于data中**
+- 保留正确记录不变
+- 时间冲突: 修改错误记录的expired_at为当前时间(2025-12-16T12:00:00)
+- 事实冲突: 同样处理
 - resolved.resolved_memory只包含被设为失效的错误记录
-- change字段只记录expired_at的变更：`[{"expired_at": "2025-12-16T12:00:00"}]`(注意：如果已存在时间，则不需要对其修改，也不需要变更 时间)
+- change字段只记录expired_at变更: `[{"expired_at": "2025-12-16T12:00:00"}]`
+- 注意: 如果已存在时间则不需要修改
 
-**情况2：正确答案不存在于data中**
-- 选择最合适的记录进行修改
-- 更新该记录的相关字段：
-  - description字段：添加或修改描述信息{% if memory_verify %}（如包含隐私信息，需脱敏处理）{% endif %}
-  - name字段：修改名称字段{% if memory_verify %}（如需要，包含隐私信息时需脱敏）{% endif %}
-- resolved.resolved_memory包含修改后的完整记录{% if memory_verify %}（已脱敏）{% endif %}
-- change字段记录所有被修改的字段{% if memory_verify %}，包括脱敏变更{% endif %}，例如：`[{"description": "新描述"{% if memory_verify %}, "entity2_name": "138****5678"{% endif %}}]`
+**情况2: 正确答案不存在于data中**  
+- 选择最合适记录进行修改
+- 更新相关字段:
+  - description字段: 添加或修改描述信息{% if memory_verify %}(含隐私信息需脱敏){% endif %}
+  - name字段: 修改名称字段{% if memory_verify %}(含隐私信息需脱敏){% endif %}
+- resolved.resolved_memory包含修改后的完整记录{% if memory_verify %}(已脱敏){% endif %}
+- change字段记录所有被修改字段{% if memory_verify %}，包括脱敏变更{% endif %}
 
-**重要原则**：
-- **只输出需要修改的记录**：resolved.resolved_memory只包含实际需要修改的数据
-- **优先保留策略**：时间冲突保留最可信的created_at时间的记录，事实冲突选择最新且可信度最高的记录
-- **精确记录变更**：change字段必须包含记录ID、字段名称、新值和旧值
-{% if memory_verify %}- **隐私保护优先**：所有输出的记录必须完成隐私脱敏处理
-- **脱敏变更记录**：隐私脱敏的变更也必须在change字段中详细记录{% endif %}
-- **不可修改数据**：数据被判定为正确时，不可以进行修改，如果没有数据可输出空
+**核心原则**:
+- 只输出需要修改的记录
+- 优先保留策略: 时间冲突保留最可信created_at时间，事实冲突选择最新且可信度最高记录
+- 精确记录变更: change字段包含记录ID、字段名称、新值和旧值{% if memory_verify %}
+- 隐私保护优先: 所有输出记录必须完成隐私脱敏
+- 脱敏变更记录: 隐私脱敏变更也必须在change字段中记录{% endif %}
+- 不可修改数据: 数据被判定为正确时不可修改，无数据可输出时为空
 
-**变更记录格式**：
+**变更记录格式**:
 ```json
 "change": [
   {
@@ -166,35 +133,28 @@
 ]
 ```
 
-**类型不匹配处理**：
-- 如果冲突类型与baseline不匹配，resolved必须设为null
-- reflexion.reason说明类型不匹配的原因
+**类型不匹配处理**:
+- 冲突类型与baseline不匹配时，resolved设为null
+- reflexion.reason说明类型不匹配原因
 - reflexion.solution说明无需处理
 
-### 第四步：输出解决方案
+## 5. JSON输出格式
 
-## 输出要求
-**嵌套字段映射**（系统会自动处理）：
+**格式要求**:
+- 输出有效JSON对象，通过json.loads()解析
+- 使用标准ASCII双引号(")
+- 内部引号用反斜杠转义(\")
+- 字符串值不包含换行符
+- 不输出```json```等代码块标记
+
+**嵌套字段映射**(系统自动处理):
 - `entity2.name` → 自动映射为 `name`
-- `entity1.name` → 自动映射为 `name`
+- `entity1.name` → 自动映射为 `name`  
 - `entity1.description` → 自动映射为 `description`
 - `entity2.description` → 自动映射为 `description`
 
-返回数据格式以json方式输出：
-- 必须通过json.loads()的格式支持的形式输出
-- 响应必须是与此确切模式匹配的有效JSON对象
-- 不要在JSON之前或之后包含任何文本
-
-JSON格式要求：
-1. JSON结构仅使用标准ASCII双引号（"）
-2. 如果提取的语句文本包含引号，请使用反斜杠（\"）正确转义
-3. 确保所有JSON字符串都正确关闭并以逗号分隔
-4. JSON字符串值中不包括换行符
-5. 不允许输出```json```相关符号
-
-仅输出一个合法 JSON 对象，严格遵循下述结构：
-
-**输出格式：按冲突类型分组的列表**
+**输出结构**: 按冲突类型分组的列表
+```json
 {
   "results": [
     {
@@ -208,93 +168,25 @@ JSON格式要求：
       },
       "resolved": {
         "original_memory_id": "被设为失效的记忆id",
-        "resolved_memory": {
-          "entity1_name": "实体1名称",
-          "entity2_name": "实体2名称",
-          "description": "描述信息",
-          "statement_id": "陈述ID",
-          "created_at": "创建时间",
-          "expired_at": "过期时间",
-          "relationship_type": "关系类型",
-          "relationship": {},
-          "entity2": {...}
-        },
-        "change": [
-          {
-            "field": [
-              {"字段名1": "修改后的值1"},
-              {"字段名2": "修改后的值2"}
-            ]
-          }
-        ]
+        "resolved_memory": {记录对象},
+        "change": [变更记录数组]
       },
       "type": "reflexion_result"
     }
   ]
 }
+```
 
-**示例：多种冲突类型的输出**
-{
-  "results": [
-    {
-      "conflict": {
-        "data": [生日冲突相关的记录],
-        "conflict": true
-      },
-      "reflexion": {
-        "reason": "检测到生日冲突：用户同时关联2月10号和2月16号两个不同日期",
-        "solution": "保留最新记录（2月16号），将旧记录（2月10号）设为失效"
-      },
-      "resolved": {
-        "original_memory_id": "df066210883545a08e727ccd8ad4ec77",
-        "resolved_memory": {...},
-        "change": [
-          {
-            "field": [
-              {"expired_at": "2025-12-16T12:00:00"}
-            ]
-          }
-        ]
-      },
-      "type": "reflexion_result"
-    },
-    {
-      "conflict": {
-        "data": [篮球时间冲突相关的记录],
-        "conflict": true
-      },
-      "reflexion": {
-        "reason": "检测到活动时间冲突：用户打篮球时间存在周五和周六的冲突",
-        "solution": "保留最可信的时间记录，将冲突记录设为失效"
-      },
-      "resolved": {
-        "original_memory_id": "另一个记录ID",
-        "resolved_memory": {...},
-        "change": [
-          {
-            "field": [
-              {"description": "使用系统的个人，指代说话者本人，篮球时间为周六"},
-              {"entity2_name": "周六"}
-            ]
-          }
-        ]
-      },
-      "type": "reflexion_result"
-    }
-  ]
-}
+**输出要求**:
+- 只输出JSON，不添加解释文本
+- 使用标准双引号，必要时转义
+- 字段名与结构必须与模式一致
+- **results数组格式**: 每个冲突类型作为独立对象
+- **按冲突类型分组**: 相同类型冲突归并到一个result对象
+- **conflict.data**: 只包含该冲突类型相关记录
+- **resolved.resolved_memory**: 只包含需要修改的记录
+- **resolved.change**: 包含详细变更信息
+- 无需修改的冲突类型resolved为null
+- 与baseline不匹配的冲突类型不包含在results中
 
-必须遵守：
-- 只输出 JSON，不要添加解释或多余文本
-- 使用标准双引号，必要时对内部引号进行转义
-- 字段名与结构必须与给定模式一致
-- **输出必须是results数组格式**，每个冲突类型作为一个独立的对象
-- **按冲突类型分组**：相同类型的冲突记录归并到一个result对象中
-- **每个result对象的conflict.data**只包含该冲突类型相关的记录
-- **resolved.resolved_memory 只包含需要修改的记录**，不需要修改的记录不要输出
-- **resolved.change 必须包含详细的变更信息**：field数组包含所有被修改的字段及其新值
-- 如果某个冲突类型经分析无需修改任何数据，该类型的resolved 必须为 null
-- 如果与baseline不匹配的冲突类型，不要在results中包含该类型
-
-模式参考：
-{{ json_schema }}
+模式参考: {{ json_schema }}

api/app/schemas/memory_storage_schema.py

@@ -31,13 +31,8 @@ class BaseDataSchema(BaseModel):
     # 保持原有必需字段为可选，以兼容不同数据源
     id: Optional[str] = Field(None, description="The unique identifier for the data entry.")
     statement: Optional[str] = Field(None, description="The statement text.")
-    group_id: Optional[str] = Field(None, description="The group identifier.")
-    chunk_id: Optional[str] = Field(None, description="The chunk identifier.")
     created_at: str = Field(..., description="The creation timestamp in ISO 8601 format.")
     expired_at: Optional[str] = Field(None, description="The expiration timestamp in ISO 8601 format.")
-    valid_at: Optional[str] = Field(None, description="The validation timestamp in ISO 8601 format.")
-    invalid_at: Optional[str] = Field(None, description="The invalidation timestamp in ISO 8601 format.")
-    entity_ids: List[str] = Field([], description="The list of entity identifiers.")
     description: Optional[str] = Field(None, description="The description of the data entry.")
 
     # 新增字段以匹配实际输入数据