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# MemoryBear
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## 项目简介
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MemoryBear是红熊AI自主研发的新一代AI记忆系统，其核心突破在于跳出传统知识“静态存储”的局限，以生物大脑认知机制为原型，构建了具备“感知-提炼-关联-遗忘”全生命周期的智能知识处理体系。该系统致力于让机器摆脱“信息堆砌”的困境，实现对知识的深度理解与自主进化，成为人类认知协作的核心伙伴。
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## 核心定位
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与传统记忆管理工具将知识视为“待检索的静态数据”不同，MemoryBear以“模拟人类大脑知识处理逻辑”为核心目标，构建了从知识摄入到智能输出的闭环体系。系统通过复刻大脑海马体的记忆编码、新皮层的知识固化及突触修剪的遗忘机制，让知识具备动态演化的“生命特征”，彻底重构了知识与使用者之间的交互关系——从“被动查询”升级为“主动辅助记忆认知”
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## 核心哲学
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MemoryBear的设计哲学源于对人类认知本质的深刻洞察：知识的价值不在于存量积累，而在于动态流转中的价值升华。传统系统中，知识一旦存储便陷入“静止状态”，难以形成跨领域关联，更无法主动适配使用者的认知需求；而MemoryBear坚信，只有让知识经历“原始信息提炼为结构化规则、孤立规则关联为知识网络、冗余信息智能遗忘”的完整过程，才能实现从“信息记忆”到“认知理解”的跨越，最终涌现出真正的智能。
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## 核心特性
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MemoryBear核心特性
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MemoryBear作为模仿生物大脑认知过程的智能记忆管理系统，其核心特性围绕“记忆知识全生命周期管理”与“智能认知进化”两大维度构建，覆盖记忆从摄入提炼到存储检索、动态优化的完整链路，同时通过标准化服务架构实现高效集成与调用。
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一、记忆萃取引擎：多维度结构化提炼，夯实认知基础
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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：
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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。
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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。
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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。
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二、图谱存储：对接Neo4j，构建可视化知识网络
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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。
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该特性核心价值体现在：一是支持海量实体与多元关系的灵活存储，可管理百万级知识实体及千万级关联关系，涵盖“上下位、因果、时序、逻辑”等12种核心关系类型，适配多领域知识场景；二是与知识萃取模块深度联动，萃取的三元组数据可直接同步至Neo4j，自动构建初始知识图谱，无需人工二次映射；三是支持图谱可视化交互，用户可直观查看实体关联路径，手动调整关系权重，实现“机器构建+人工优化”的协同管理。
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三、混合搜索：关键词+语义向量，兼顾精准与智能
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为解决传统搜索“要么精准但僵化，要么模糊但失准”的痛点，MemoryBear采用“关键词检索+语义向量检索”的混合搜索架构，实现“精准匹配”与“意图理解”的双重目标。
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其中，关键词检索基于Lucene引擎优化，针对知识中的核心实体、关键参数等结构化信息实现毫秒级精准定位，保障“明确需求”下的高效检索；语义向量检索则通过BERT模型对查询语句进行语义编码，将其转化为高维向量后与知识库中的向量数据比对，可识别同义词、近义词及隐含意图，例如用户查询“如何优化记忆衰减效率”时，系统可关联到“遗忘机制参数调整”“记忆强度评估方法”等相关知识。两种检索方式智能融合：先通过语义检索扩大候选范围，再通过关键词检索精准筛选，使检索准确率提升至92%，较单一检索方式平均提升35%。
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四、记忆遗忘引擎：基于强度与时效的动态衰减，模拟生物记忆特性
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遗忘是MemoryBear区别于传统静态知识管理工具的核心特性之一，其灵感源于生物大脑“突触修剪”机制，通过“记忆强度+时效”双维度模型实现知识的逐步衰减，避免冗余知识占用资源，保障核心知识的“认知优先级”。
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具体实现逻辑为：系统为每条知识分配“初始记忆强度”（由萃取质量、人工标注重要性决定），并结合“调用频率、关联活跃度”实时更新强度值；同时设定“时效衰减周期”，根据知识类型（如核心规则、临时数据）差异化配置衰减速率。当知识强度低于阈值且超过设定时效后，将进入“休眠-衰减-清除”三阶段流程：休眠阶段保留数据但降低检索优先级，衰减阶段逐步压缩存储体积，清除阶段则彻底删除并备份至冷存储。该机制使系统冗余知识占比控制在8%以内，较传统无遗忘机制系统降低60%以上。
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五、自我反思引擎：定期回顾优化，实现记忆自主进化
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自我反思机制是MemoryBear实现“智能升级”的关键，通过定期对已有记忆进行回顾、校验与优化，模拟人类“复盘总结”的认知行为，持续提升知识体系的准确性与有效性。
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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。
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六、FastAPI服务：标准化API输出，实现高效集成与管理
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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。
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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。
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## 架构总览
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- 记忆萃取引擎（Extraction Engine）：预处理、去重、结构化提取
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- 记忆遗忘引擎（Forgetting Engine）：记忆强度模型与衰减策略
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- 记忆自我反思引擎（Reflection Engine）：评价与重写记忆
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- 检索服务：关键词、语义与混合检索
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- Agent 与 MCP：提供多工具协作的智能体能力
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## 快速开始
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### 环境要求
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- Python 3.12
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- PostgreSQL 13+
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- Neo4j 4.4+
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- Redis 6.0+
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### 安装依赖
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```bash
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
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# 方式一：基于 pyproject 安装
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pip install .
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# 方式二：使用 requirements.txt
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 配置环境变量
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创建 `.env` 文件（示例）：
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```env
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# Postgres
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DB_HOST=127.0.0.1
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DB_PORT=5432
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DB_USER=postgres
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DB_PASSWORD=your-password
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DB_NAME=redbear-mem
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DB_AUTO_UPGRADE=false
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# Neo4j
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NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
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NEO4J_USERNAME=neo4j
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NEO4J_PASSWORD=your-password
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# Redis
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REDIS_HOST=127.0.0.1
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REDIS_PORT=6379
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REDIS_DB=1
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# LLM / API Keys（按需）
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OPENAI_API_KEY=your-openai-key
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DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-key
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# 其他
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WEB_URL=http://localhost:3000
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LOG_LEVEL=INFO
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```
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### 初始化与启动
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```bash
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# 如需自动迁移数据库：设置 DB_AUTO_UPGRADE=true 或手动执行
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alembic upgrade head
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# 启动开发服务
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uvicorn app.main:app --reload --port 8000
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# 打开交互文档
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# http://localhost:8000/docs
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```
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## 项目结构
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```
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app/
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├── main.py # FastAPI 入口
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├── controllers/ # 控制器与路由
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├── core/ # 核心：配置、异常、日志等
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│ └── memory/ # 记忆模块
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│ ├── storage_services/ # 萃取/遗忘/反思/检索
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│ ├── agent/ # Agent + MCP 服务
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│ ├── utils/ # 工具与提示词
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│ └── models/ # 领域模型
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└── rag/ # RAG 能力与文档解析
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logs/ # 日志与输出
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LICENSE # 许可协议（Apache-2.0）
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README.md # 项目说明
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```
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## API 与路由
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- 管理端：`/api`（JWT 认证）
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- 服务端：`/v1`（API Key 认证）
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- 根路由健康检查：`GET /` 返回运行状态
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- Swagger 文档：`/docs`
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## 部署建议
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- 使用 `gunicorn` + `uvicorn.workers.UvicornWorker` 作为生产入口
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- 配置 `LOG_LEVEL=WARNING` 并启用文件日志
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- 数据库与缓存请使用托管服务或独立实例
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示例：
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```bash
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gunicorn app.main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker
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```
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## 许可证
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本项目采用 Apache License 2.0 开源协议，详情见 `LICENSE`。
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## 致谢与交流
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- 问题反馈与讨论：请提交 Issue 到代码仓库
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- 欢迎贡献：提交 PR 前请先创建功能分支并遵循常规提交信息格式
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