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# MemoryBear
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## 项目简介
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MemoryBear 是一个面向智能体的记忆系统与知识管理服务。它支持从对话与文档中萃取结构化知识、生成嵌入向量、构建图谱，提供关键词与语义的混合搜索，并内置遗忘机制与自我反思流程，以维持长期记忆的有效性与可用性。
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## 核心特性
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- 知识萃取：陈述句、三元组、时间信息与摘要生成
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- 图谱存储：对接 Neo4j 管理实体与关系
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- 混合搜索：关键词检索 + 语义向量检索
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- 遗忘机制：按记忆强度与时效做逐步衰减
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- 自我反思：定期回顾并优化已有记忆
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- FastAPI 服务：统一暴露管理端与服务端 API
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## 架构总览
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- 萃取引擎（Extraction Engine）：预处理、去重、结构化提取
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- 遗忘引擎（Forgetting Engine）：记忆强度模型与衰减策略
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- 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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