AI NPC记忆系统架构

智能记忆系统

基于多层级存储与智能检索的AI NPC记忆架构，实现从感知到决策的全链路记忆管理

多层级架构

记忆系统架构设计

采用分层存储架构，结合向量数据库与图数据库，实现高效的记忆管理

感知记忆层
实时感知环境信息，存储短期感官数据，包括视觉、听觉、触觉等多模态信息
实时感知 多模态融合 短期存储 注意力机制
工作记忆层
当前任务相关信息的高效存储与快速访问，支持上下文理解和即时决策
上下文管理 快速检索 任务导向 动态更新
长期记忆层
持久化存储重要经历、知识和关系，支持语义检索和关联推理
向量存储 语义检索 关联推理 记忆巩固
元记忆层
管理记忆系统本身，包括记忆策略、重要性评估和遗忘机制
记忆策略 重要性评估 遗忘机制 自我优化
数据流程

记忆全链路流程

从信息感知到记忆存储，再到检索执行，形成完整的记忆管理闭环

1
信息感知
多模态感知环境信息，提取关键特征，生成初始记忆片段
2
信息过滤
基于注意力机制和重要性评估，过滤冗余信息，保留关键内容
3
特征提取
提取语义特征、情感标签、时间戳等关键信息，生成记忆向量
4
记忆存储
根据记忆类型和重要性，分配到不同存储层，建立关联关系
5
智能检索
基于语义相似度和上下文相关性，快速检索相关记忆
6
决策执行
结合检索到的记忆，生成符合角色特征的行为和对话响应
技术栈

核心技术组件

基于最新的AI技术和数据库架构，构建高性能记忆系统

Pinecone
向量数据库
Neo4j
图数据库
Redis
内存缓存
Kafka
消息队列
BERT/RoBERTa
嵌入模型
Transformer
注意力机制
PPO
强化学习
Knowledge Graph
知识图谱
交互演示

记忆系统演示

实时展示AI NPC的记忆存储、检索和决策过程

西部世界NPC - 艾米莉

记忆系统运行中...

● 系统正常
1,247
总记忆片段
89%
检索准确率
12ms
平均响应时间
2024-01-14 15:32:45
玩家询问关于镇上传说故事，回忆起祖母讲述的古老传说
对话 传说 回忆
2024-01-14 15:28:12
观察到玩家在酒馆角落查看地图，标记为可能的探索行为
观察 探索 行为模式
2024-01-14 15:25:33
玩家帮助寻找丢失的物品，建立信任关系，提升友好度
互动 信任 关系
2024-01-14 15:22:18
首次见面，记录玩家外貌特征和初始印象
初见 特征 印象