知识图谱记忆490

产品介绍

使用本地知识图谱实现的持久化内存的基本实现。这使得AI助手可以在聊天中记住关于用户的信息。

核心概念

实体

实体是知识图谱中的主要节点。每个实体包含：

• 一个唯一的名称（标识符）
• 一个实体类型（例如，“人”、“组织”、“事件”）
• 一系列观察结果

关系

关系定义了实体之间的有向连接。它们总是以主动语态存储，并描述了实体之间如何互动或相互关联。

观察

观察是对实体的具体信息片段。它们：

• 作为字符串存储
• 附加到特定的实体上
• 可以独立地添加或移除
• 应该是原子性的（每个观察一个事实）

API工具

• create_entities
  • 在知识图谱中创建多个新实体
  • 输入: entities (对象数组)
    • 每个对象包含:
      • name (字符串): 实体标识符
      • entityType (字符串): 类型分类
      • observations (字符串数组): 关联的观察
  • 忽略已存在名称的实体
• create_relations
  • 在实体之间创建多个新的关系
  • 输入: relations (对象数组)
    • 每个对象包含:
      • from (字符串): 源实体名称
      • to (字符串): 目标实体名称
      • relationType (字符串): 主动语态的关系类型
  • 跳过重复的关系
• add_observations
  • 向现有实体添加新的观察
  • 输入: observations (对象数组)
    • 每个对象包含:
      • entityName (字符串): 目标实体
      • contents (字符串数组): 要添加的新观察
  • 返回每个实体添加的观察
  • 如果实体不存在则失败
• delete_entities
  • 移除实体及其关系
  • 输入: entityNames (字符串数组)
  • 级联删除关联的关系
  • 如果实体不存在则静默操作
• delete_observations
  • 从实体中移除特定的观察
  • 输入: deletions (对象数组)
    • 每个对象包含:
      • entityName (字符串): 目标实体
      • observations (字符串数组): 要移除的观察
  • 如果观察不存在则静默操作
• delete_relations
  • 从图中移除特定的关系
  • 输入: relations (对象数组)
    • 每个对象包含:
      • from (字符串): 源实体名称
      • to (字符串): 目标实体名称
      • relationType (字符串): 关系类型
  • 如果关系不存在则静默操作
• read_graph
  • 读取整个知识图谱
  • 不需要输入
  • 返回包含所有实体和关系的完整图结构
• search_nodes
  • 根据查询搜索节点
  • 输入: query (字符串)
  • 搜索范围:
    • 实体名称
    • 实体类型
    • 观察内容
  • 返回匹配的实体及其关系
• open_nodes
  • 按名称检索特定节点
  • 输入: names (字符串数组)
  • 返回:
    • 请求的实体
    • 请求实体之间的关系
  • 静默跳过不存在的节点