From 19c54d66cc4b3061ea46a2891eef160b38a9909f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: JianFeeeee <2198972886@qq.com> Date: Mon, 13 Apr 2026 10:19:50 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?update:=20=E6=9B=B4=E6=96=B0=E6=96=87=E4=BB=B6?= =?UTF-8?q?=20README.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Signed-off-by: JianFeeeee <2198972886@qq.com> --- README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 99cbfaf..442fa44 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -28,7 +28,7 @@ TrulyMEM (TrueHumanMEM) 是一个让 AI 拥有长期记忆能力的图记忆系 - 🌍 **跨平台** - 支持 Windows/Linux/macOS - 🔌 **后端独立** - 后端可脱离 UI 独立运行 -- 该项目最核心的机制在于,一切皆图。llm推理时产生与需要读取的一切数据,均以三元组的形式存储在图数据库中,即“起始节点”,“关系”,“目标节点”。这为llm提供了一整套可记录可溯源的关系存储机制。相较传统messages数组上下文,显著提高了模型输入的质量,更加充分的利用了模型有限的上文空间。同时也保证了模型的上下文消息不会随着聊天轮次的叠加逐渐膨胀,最终触发记忆压缩或滑动窗口机制,造成记忆的废弃。从根本上解决模型的长期记忆问题,为llm记忆存储提供了新范式 +- 该项目最核心的机制在于,一切皆图。llm推理时产生与需要读取的一切数据,均以三元组的形式存储在图数据库中,即“起始节点”,“关系”,“目标节点”。这为llm提供了一整套可记录可溯源的关系存储机制。相较传统messages数组上下文,显著提高了模型输入的质量,更加充分的利用了模型有限的上下文空间。同时也保证了模型的上下文消息不会随着聊天轮次的叠加逐渐膨胀,最终触发记忆压缩或滑动窗口机制,造成记忆的废弃。从根本上解决模型的长期记忆问题,为llm记忆存储提供了新范式 --- ## 快速开始