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知识图谱记忆

使用本地知识图谱实现持久内存的基本方法。这使得AI助手客户端能够在多次聊天中记住用户的相关信息

最后更新: 2025-10-27 17:14:01
932本地安装次数

客户端调用方式

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
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