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https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent.git
synced 2026-09-23 18:38:11 +00:00
背景(实测):带条件的记忆召不回来。生产库里明明有 「QQ回复禁用Markdown格式 --规定--> 纯文本不用Markdown」「老大 --偏好--> 同左」, 但输入「QQ回复格式」时命中 148 个实体、规则排第 32,注入只取前 5——规则根本没进去; 输入「在吗」这种零内容词的短消息,向量路反而灌进 17 个毫不相关的实体。 根因:词法/向量召回都建立在「字面或语义相似」上,而条件式记忆(在什么场合该怎么做) 约束的是**场面**不是话题。用户措辞不重合时它天然召不回;措辞太宽("QQ")时又被同形 命中淹没。另一处:自动注入只给实体名索引,而规则本体长在关系上(relation_type + object), 即使命中名字也拿不到「纯文本不用Markdown」这句正文。 改动:把「触发条件」升成一等索引维度。 - schema:新增 scenes(key) + scene_refs(scene_id, kind, ref_id, weight), kind ∈ relation|entity。刻意不建外键:节点可能先于引用被清理, 悬空引用由读取侧 JOIN 过滤,级联删除会把清理变成跨表事务。 - 场景键是分层字符串(`/` 分隔,由宽到窄):chan:qq、chan:qq/peer:group_123、 tool:qq_get_message。NormalizeSceneKey 归一(小写、空白/标点→_、按 `/` 分层), 空白不算层级——否则「老大2026-09-04 12:27 QQ私聊图片」这种来源名会被拆成伪层级。 - 写入即挂场景:Triple 新增 Scene 字段,commit() 在同一事务里把「关系 + 两端实体」 挂到场景上(同事务是必须的:关系进库但引用丢了 = 这条记忆永远无声地召不回来)。 - 召回:RecallByScene 前缀匹配(chan:qq 取回 chan:qq 及所有更窄场景;用 `/` 兜底 防止 chan:qq 吞掉 chan:qq2),按 weight(=写入置信度)降序,返回**关系全文 + 原句**。 - 注入:BuildContextInScene 在词法/向量之外叠加场景路,FormatContext 把场景块排在 最前(规则对行为的约束强于话题相关的实体名),上限 8 条 + 原句截断 60 字; 场景实体不在【记忆索引】里重复占位。BuildContext(input) 保持原语义(无场景)。 - 当前场景推导:payload.scene 显式声明 > 通道(chan:qq)> 工具(tool:qq_get_message), 并列命中不取交集。qq 通道本身 RecallPolicy=none(到达的是中断元文本), 真正召回在 qq_get_message 工具上——现在那一步同时带上 chan:qq 与 tool:qq_get_message。 - 写入侧:memory_commit 新增 scene 参数(逐条 triples[].scene 优先,顶层 scene 作批次默认); docToTriples 按文档来源自动带 chan:<source>(QQ 归档的知识天然属于 QQ 场面)。 不做自动猜测:猜错的场景会把无关记忆钉死,之后每次进入该场面都被注入。 - 存量引导:memgc -tag-scene <键> -entity-glob <GLOB>。用 GLOB 而非 LIKE—— LIKE 对 ASCII 不区分大小写,`%QQ%` 会把对象带 /home/newqqagent 的路径类记忆 (生产数据目录、email-mcp、dify-ops 路径…实测 7 条)一起卷进 QQ 场景。 - 清理对齐:PurgeNoise/PurgeOrphans 之后顺带删悬空场景引用,并提供 PurgeStaleSceneRefs;memgc -scene-stats 看场景规模。 验证:go build/vet 干净,go test -count=1 ./... 全绿。 新增用例:场景键归一(含超长/分层/空白)、写入即挂场景(两端实体进、未标的实体不进)、 前缀语义(含 chan:qq2 反例)、weight 排序与 limit、GLOB 存量引导(dry-run 不写库)、 清理后无悬空引用、场景注入面(关系全文+原句+不在索引重复占位)、 agent 侧 sceneKeysFor 优先级(显式声明 > 通道 > 工具、数组形式、nil 安全)。 生产库实测(先 sqlite3 .backup 到 graph.db.bak-20260915-081043 再写): 把 22 条 QQ 相关关系标进 chan:qq(GLOB *QQ* 19 条 + *qq_* 3 条)。同一批输入前后对比: - 「在吗」:改前注入 17 个无关实体;改后场景块直接给出「QQ回复禁用Markdown格式 --规定--> 纯文本不用Markdown」等规则正文(零字面重合也能召回)。 - 「QQ回复格式」:改前规则排第 32 被截掉;改后排在场景块首位。 - 「帮我发个语音」:场景规则置顶,词法路的 qq通道语音输入 等仍在其后。
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4.0 KiB
Go
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4.0 KiB
Go
package core
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import (
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"path/filepath"
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"strings"
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"testing"
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"time"
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"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory"
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"gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent/internal/memory/document"
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)
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// memoryPass 是「裁剪」与「召回」的唯一入口:两根正交轴,但共用同一份 query。
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//
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// 这一组测试锁死三件事:
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// 1. 两个策略都不声明时是 no-op(不裁剪、不召回);
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// 2. 同时声明时一次调用同时产出「归档数」与「召回文本」;
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// 3. 单一策略只产出对应的那一个输出(正交,不互相触发)。
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func TestMemoryPass_NoPolicyIsNoOp(t *testing.T) {
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a := &Agent{
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context: newPruneableContext(15),
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maxContextSize: 4,
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indexer: newTestIndexer(t, "咖啡", "张三"),
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}
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out := a.memoryPass("咖啡", "test", false, false, nil)
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if out.Archived != 0 || out.RecallText != "" {
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t.Fatalf("未声明任何策略时不应有任何输出,实际 %+v", out)
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}
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}
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func TestMemoryPass_PruneAndRecallTogether(t *testing.T) {
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a := newMemoryPassAgent(t)
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before := a.context.Len()
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out := a.memoryPass("咖啡", "tool:test", true, true, nil)
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if out.Archived == 0 {
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t.Fatal("声明 prune 应归档低相关事件")
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}
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if a.context.Len() >= before {
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t.Fatalf("裁剪后上下文应变短:%d → %d", before, a.context.Len())
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}
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if !strings.Contains(out.RecallText, "【记忆索引】") {
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t.Fatalf("声明 recall 应产出记忆索引文本,实际 %q", out.RecallText)
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}
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}
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func TestMemoryPass_PoliciesAreOrthogonal(t *testing.T) {
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// 只裁不召回:输出只有归档数。
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onlyPrune := &Agent{
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context: newPruneableContext(15),
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maxContextSize: 4,
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indexer: newTestIndexer(t, "咖啡", "张三"),
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}
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if out := onlyPrune.memoryPass("咖啡", "test", true, false, nil); out.RecallText != "" {
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t.Fatalf("只声明 prune 不应召回,实际 %q", out.RecallText)
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}
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// 只召回不裁剪:输出只有召回文本,上下文条数不变。
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onlyRecall := &Agent{
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context: newPruneableContext(15),
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maxContextSize: 4,
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indexer: newTestIndexer(t, "咖啡", "张三"),
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}
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before := onlyRecall.context.Len()
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out := onlyRecall.memoryPass("咖啡", "test", false, true, nil)
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if out.Archived != 0 {
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t.Fatalf("只声明 recall 不应裁剪,实际归档 %d", out.Archived)
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}
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if onlyRecall.context.Len() != before {
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t.Fatalf("只声明 recall 不应改变上下文条数:%d → %d", before, onlyRecall.context.Len())
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}
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}
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// 输入侧召回必须用**清洗后**的 query(通道 Cleaner 的输出),与裁剪侧一致。
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// 用无关原文 + 命中清洗文本做区分,锁死「用的是 CleanInput 而不是 Input」。
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func TestBuildTaskMemoryContext_UsesCleanInput(t *testing.T) {
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a := &Agent{indexer: newTestIndexer(t, "咖啡", "张三")}
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// CleanInput 命中实体、原文完全不相关 → 应召回(证明用了清洗文本)。
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f := &TaskFrame{Evt: nil, CleanInput: "咖啡"}
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if got := a.buildTaskMemoryContext(f, "zzz", 0); !strings.Contains(got, "【记忆索引】") {
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t.Fatalf("应据清洗后的 query 召回,实际 %q", got)
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}
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// 清洗为空 → 回退原文;原文无关则不召回。
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f2 := &TaskFrame{CleanInput: ""}
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if got := a.buildTaskMemoryContext(f2, "zzz", 0); got != "" {
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t.Fatalf("清洗为空且原文无关时不应召回,实际 %q", got)
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}
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}
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// newMemoryPassAgent 造一个同时能做裁剪与召回的 agent(含 doc 记忆落点)。
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func newMemoryPassAgent(t *testing.T) *Agent {
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t.Helper()
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return &Agent{
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context: newPruneableContext(15),
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maxContextSize: 4,
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indexer: newTestIndexer(t, "咖啡", "张三"),
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docStore: document.NewStore(filepath.Join(t.TempDir(), "docs"), memory.TokenizeWords),
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}
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}
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// newPruneableContext 造 n 条可被裁剪的上下文(最近 10 条受保护)。
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func newPruneableContext(n int) *RelevanceContext {
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ctx := NewRelevanceContext("", memory.NewStaticEmbedder(""))
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for i := 0; i < n; i++ {
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ctx.Append(ContextEvent{Timestamp: time.Now(), Source: "user", Input: "事件内容"})
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}
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return ctx
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}
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