Initial commit: clean project structure
- Backend: FastAPI + SQLAlchemy + Celery (Python 3.11+) - Frontend: Vue 3 + TypeScript + Pinia + Tailwind - Admin Frontend: separate Vue 3 app for management - Docker Compose: 9 services orchestration - Specs: design prototypes, memory system PRD, product roadmap Cleanup performed: - Removed temporary debug scripts from backend root - Removed deprecated admin_app.py (embedded UI) - Removed duplicate docs from admin-frontend - Updated .gitignore for Vite cache and egg-info
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zhangtuo
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# 记忆与个性化技术方案建议（PRD 讨论稿）
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> 目标：给 DreamWeaver 的“记忆与个性化”提供可落地的技术路径与产品取舍依据，用于 PRD 细化。
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## 1. 总体结论（推荐方案）
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**v1 推荐：混合方案（结构化 DB + 轻量语义检索）**
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- **DB** 作为权威事实与可解释记忆（孩子档案、宇宙设定、成就、偏好权重）。
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- **RAG** 用于非结构化内容（故事摘要、互动摘要、近期期望），辅助个性化提示词。
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**原因**
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- 纯 DB 可控但缺乏语义弹性；纯 RAG 难以稳定控制与审计。
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- 混合方案能在“可解释 + 个性化”之间取到最佳平衡。
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## 2. DB vs RAG：技术与产品对比
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### 2.1 DB（结构化记忆）
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**适用内容**
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- 孩子档案（基础信息）
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- 兴趣标签与成长主题
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- 故事宇宙设定（主角、世界观、常驻角色）
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- 成就（可审核、可追溯）
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**优点**
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- 高可解释性
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- 变更可追踪、可回滚
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- 便于用户管理（家长可编辑）
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**缺点**
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- 灵活性不足
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- 难以覆盖“隐性偏好”（比如叙事风格喜好）
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### 2.2 RAG（语义记忆）
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**适用内容**
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- 故事摘要
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- 互动摘要（“最近更喜欢冒险故事”）
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- 非结构化日志
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**优点**
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- 具备语义召回能力
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- 适合挖掘“隐含偏好”
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**缺点**
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- 可解释性弱
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- 成本与性能压力大
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- 隐私风险更高
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## 3. 时序性与记忆衰减（建议必须有）
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**核心观点**：孩子兴趣会随时间变化，必须引入时间衰减。
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**做法建议**
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- 所有记忆项带 `created_at` / `last_used_at`
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- 引入权重衰减模型：
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- 近 7 天：高权重
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- 30 天：中权重
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- 90 天：低权重
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- 超过 90 天：降权或淘汰
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**价值**
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- 避免旧偏好过度影响新故事
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- 体现成长与兴趣演变
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## 4. 分层记忆（建议引入）
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建议采用三层结构：
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### 4.1 短期记忆（Session）
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- 当前生成上下文（关键词、选定档案/宇宙）
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- 生命周期：仅本次请求有效
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### 4.2 中期记忆（近期偏好）
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- 最近 5-10 次故事生成/阅读偏好
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- 生命周期：30-60 天
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### 4.3 长期记忆（稳定事实）
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- 档案、宇宙、核心兴趣
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- 生命周期：长期可编辑
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**价值**
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- 既保留稳定设定，又能捕捉近期变化
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## 5. Agent 动态判断是否写入记忆
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**建议：规则优先 + 模型辅助**
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流程示例：
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1. 命中规则（如完整阅读/重复播放）→ 进入候选
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2. LLM 抽取结构化信息 + 置信度
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3. 置信度不足 → 不写入
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**优点**
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- 避免模型“乱记忆”
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- 降低噪声，提高记忆质量
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## 6. 推荐的记忆数据结构
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### 6.1 结构化表（DB）
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- `child_profiles`：基础信息、兴趣、成长主题
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- `story_universes`：主角、角色、世界观、成就
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- `reading_events`：阅读/跳过/重播行为日志
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- `memory_items`：抽象记忆表（type, value, confidence, ttl）
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### 6.2 语义检索（RAG）
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- 存储内容：故事摘要、成就摘要、行为总结
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- 向量库：**pgvector**（成本低、易部署）
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- 检索过滤：`child_id` / `universe_id` / 时间窗口
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## 7. 关键产品问题（需明确）
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1) **记忆是否可编辑**
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- 家长是否能查看、修改、删除系统记忆？
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2) **跨孩子隔离**
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- 同账号多孩子的记忆是否完全隔离（推荐隔离）
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3) **隐私与合规**
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- 哪些数据进入记忆？是否脱敏？是否加密？
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4) **性能与成本**
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- RAG 查询是否影响生成时延？
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- 是否需要缓存与批量检索？
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5) **效果评估**
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- 记忆是否提高故事满意度？
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- 需要 A/B 或指标体系吗？
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## 8. 推荐实施路线
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### v1（1-2 个月）
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- DB 记忆为主，RAG 只做轻量补充
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- 引入时序衰减
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- 记忆来源：用户显式输入 + 行为日志
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### v2（2-3 个月）
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- 引入 Agent 记忆抽取与置信度
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- 记忆管理界面（家长可编辑）
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- 更精细的个性化推荐
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## 9. 需要确认的决定点
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- 是否采用混合方案（DB + RAG）
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- RAG 的检索范围（故事摘要 / 行为摘要 / 成就）
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- 记忆分层与衰减规则
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- Agent 记忆写入规则与阈值
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- 家长可见/可控的记忆管理策略
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如确认以上方向，我可以进一步输出：
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- PRD 里的“记忆系统”完整章节
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- 数据模型（含字段 + 时序衰减）
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- 交互与界面草案
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- 后端实现拆解（任务清单 + 里程碑）
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Reference in New Issue
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