在人工智能领域，聊天机器人的智能化程度一直是衡量其性能的重要指标。随着技术的发展，用户对聊天机器人的期望也在不断提高。他们不再满足于简单的问答式交互，而是希望机器人能够记住他们的习惯、偏好，甚至情感状态，从而提供更加个性化和连贯的交互体验。MemoryScope正是为了满足这一需求而设计的长期记忆系统，它为大型语言模型（LLM）聊天机器人提供了记忆能力，使其能够记住用户的信息，从而提供更加贴心的服务。

一、MemoryScope是什么？

二、MemoryScope的核心框架与功能

2. 核心worker库

• query信息过滤：它就像一个精准的筛选器，从用户的查询中过滤出关键信息，以便更好地理解用户的需求。例如，当用户询问“我上次提到的那部电影叫什么名字？”时，query信息过滤worker会提取出“上次提到的电影”这个关键信息。

  
  

• observation抽取：这个worker如同一个敏锐的观察者，从大量的对话内容中抽取有价值的观察结果。比如，从用户对不同电影的评价中，抽取用户对电影的偏好特征。

  
  

• insight更新：它负责不断更新和优化聊天机器人对用户的理解和洞察。通过对用户行为和偏好的持续学习，更新聊天机器人对用户的认知，从而提供更加个性化的服务。

  
  

3. 核心Operation库

• 记忆检索：当用户输入对话时，记忆检索操作会迅速从记忆数据库中返回语义相关的记忆片段。如果输入对话包含对时间的指涉，它还会同时返回相应时间中的记忆片段。这就像是在知识宝库中快速准确地找到用户所需的信息。例如，用户询问“我上周提到的旅游计划是什么？”，记忆检索会根据时间线索，找出上周关于旅游计划的记忆片段并返回给聊天机器人。

  
  

• 记忆巩固：此操作会接收一批用户的输入对话，并从这些对话中提取重要的用户信息，将其以observation形式的记忆片段存储在记忆数据库中。它就像一个细心的记录员，不断丰富和完善记忆数据库。例如，用户在一次对话中提到了自己的新兴趣爱好，记忆巩固会将这个信息存储起来，以便聊天机器人在未来的交流中能够利用。

  
  

• 反思与再巩固：每隔一段时间，该操作会对新记录的observations进行反思，以形成和更新insight形式的记忆片段。然后执行记忆再巩固，以确保记忆片段之间的矛盾和重复得到妥善处理。这就像是对记忆进行一次深度整理和优化，使聊天机器人的记忆更加准确和清晰。

  
  

4. 最佳实践

MemoryScope在构建了长期记忆核心能力的基础上，实现了带长期记忆的对话接口（API）和带长期记忆的命令行对话实践（CLI）。它还结合了目前流行的Agent框架（AutoGen、AgentScope），为开发者和用户提供了更加便捷和高效的使用方式。

• 通过对话接口（API），开发者可以将MemoryScope集成到各种应用程序中，让聊天机器人在不同的场景中为用户提供服务。例如，在智能客服应用中，聊天机器人可以通过MemoryScope记住用户的问题历史和解决方案，从而更快速地回答用户的问题。

  
  

• 命令行对话实践（CLI）则为用户提供了一种直接在命令行中与聊天机器人交互的方式，方便用户进行测试和探索。

  
  

三、MemoryScope的主要特点

四、MemoryScope的应用场景

1. 客服咨询

在客服场景中，聊天机器人可以通过MemoryScope记住用户的问题历史、产品使用情况等信息。当用户再次咨询时，聊天机器人能够快速准确地回答问题，提高客服效率和用户满意度。例如，用户在咨询产品故障时，聊天机器人可以根据之前记录的用户使用习惯和故障情况，提供更有针对性的解决方案。

2. 私人助理

3. 虚拟陪伴

五、MemoryScope体验实践

1、安装MemoryScope

# 克隆项目git clone https://github.com/modelscope/memoryscopecd memoryscope# 编辑配置，例如添加 API 密钥vim memoryscope/core/config/demo_config_zh.yaml

sudo docker build --network=host -t memoryscope .

sudo docker run -it --rm --net=host memoryscope

from memoryscope import MemoryScope, Argumentsarguments = Arguments(language="cn",human_name="用户",assistant_name="AI",memory_chat_class="api_memory_chat",generation_backend="dashscope_generation",generation_model="qwen-max",embedding_backend="dashscope_embedding",embedding_model="text-embedding-v2",rank_backend="dashscope_rank",rank_model="gte-rerank",enable_ranker=True)ms = MemoryScope(arguments=arguments)

3、不含记忆聊天

MemoryScope 配有默认的 chat 接口，因此开始聊天非常容易，就像使用任何大型语言模型聊天机器人一样。

memory_chat = ms.default_memory_chatmemory_chat.run_service_operation("delete_all")response = memory_chat.chat_with_memory(query="我的爱好是弹琴。")print("回答1：\n" + response.message.content)

你可以选择进行含有或不含有多轮对话上下文的聊天。然而，由于尚未调用记忆巩固功能，系统中还没有任何记忆片段。

response = memory_chat.chat_with_memory(query="你知道我有什么乐器爱好吗？")print("回答2：\n" + response.message.content)response = memory_chat.chat_with_memory(query="你知道我有什么乐器爱好吗？",history_message_strategy=None)print("回答3：\n" + response.message.content)

4、记忆巩固对话

现在，我们再聊多几句，然后尝试记忆巩固功能。

response = memory_chat.chat_with_memory(query="我在阿里巴巴干活")print("回答4：\n" + response.message.content)response = memory_chat.chat_with_memory(query="今天下午吃什么水果好？")print("回答5：\n" + response.message.content)response = memory_chat.chat_with_memory(query="我喜欢吃西瓜。")print("回答6：\n" + response.message.content)response = memory_chat.chat_with_memory(query="帮我写一句给朋友的生日祝福语，简短一点。")print("回答7：\n" + response.message.content)

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回答5：

选择水果可以根据个人口味、营养需求以及季节来决定。夏天，一些清爽解暑的水果会是不错的选择，比如西瓜、哈密瓜、葡萄、桃子或者李子，它们都含有丰富的水分和维生素，有助于消暑降温。如果您想要补充纤维素，火龙果或者猕猴桃也是很好的选择。最终，选择哪种水果，还是要看您自己的喜好和身体状况。

回答6：

西瓜是夏季的理想选择，它不仅清凉解渴，还含有大量的水分和电解质，可以帮助身体补充流失的水分。西瓜还富含维生素C、A和抗氧化剂，如番茄红素，对皮肤健康和心血管系统都有益处。享用美味的西瓜时，记得切块后冷藏一下，口感会更加清爽哦！

回答7：

"生日快乐，愿你的每一天都如蛋糕般甜蜜，笑容比烛光更灿烂！

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MemoryScope作为一项为聊天机器人赋予强大长期记忆能力的技术，具有重要的意义和价值。它通过创新的核心框架和功能，为用户提供了更加智能、个性化的服务。在未来，我们期待看到MemoryScope在更多领域的应用和发展，为人工智能与人类的交互带来更多的便利和创新。