第四十四章 学习引擎源码实现WSaiOS Cognitive Learning Engine
第四十四章
WSaiOS Cognitive Learning Engine学习引擎源码实现
44.3 Pattern Learning模式学习模块源码实现
在44.2节中，我们完成了：
- Experience对象模型；
- Experience Repository；
- Experience Analyzer；
- Experience评分体系；
- Feedback → Experience转换。
此时Learning Engine已经具备：
id="p3j6ds"
Feedback
↓
Experience
↓
Experience Memory
但是，单个经验只能代表一次事件。
真正的学习能力来自：
从大量经验中发现重复规律。
因此WSaiOS设计：
Pattern Learning Module
模式学习模块
44.3.1 Pattern Learning定位
Pattern Learning负责：
将：
id="m8q5we"
大量Experience
↓
共同特征
↓
行为模式
↓
可复用策略
例如：
100次内容生成任务：
经验：
Experience 1:
Keyword Analysis
↓
Semantic Structure
↓
Schema Validation
↓
Success
Experience 2:
Keyword Analysis
↓
Semantic Structure
↓
Schema Validation
↓
Success
Experience 3:
Keyword Analysis
↓
Semantic Structure
↓
Schema Validation
↓
Success
Pattern Learning发现：
id="q8s5uk"
High Success Workflow Pattern
Keyword Analysis
↓
Semantic Structure
↓
Schema Validation
44.3.2 Pattern Learning在架构中的位置
id="o9y5fr"
Experience Repository
│
▼
Pattern Learning Engine
│
┌───────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Pattern Pattern Pattern
Discovery Analyzer Storage
│
▼
Knowledge Engine
44.3.3 Pattern核心对象
WSaiOS定义：
id="q0x1cv"
Pattern
{
id,
name,
type,
conditions,
actions,
frequency,
success_rate,
confidence,
source_experiences
}
字段：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| id | 模式ID |
| name | 模式名称 |
| type | 模式类型 |
| conditions | 触发条件 |
| actions | 执行行为 |
| frequency | 出现次数 |
| success_rate | 成功率 |
| confidence | 可信度 |
| source_experiences | 来源经验 |
44.3.4 Pattern模型源码
文件：
cognitive_learning/models/pattern.py代码：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Pattern:
id:str
name:str
pattern_type:str
conditions:list
actions:list
frequency:int=0
success_rate:float=0.0
confidence:float=0.0
def to_dict(self):
return {
"id":
self.id,
"name":
self.name,
"type":
self.pattern_type,
"conditions":
self.conditions,
"actions":
self.actions,
"frequency":
self.frequency,
"success_rate":
self.success_rate,
"confidence":
self.confidence
}
44.3.5 Pattern Learning核心流程
流程：
id="7q9v6x"
Experience
│
▼
Feature Extraction
│
▼
Similarity Analysis
│
▼
Pattern Discovery
│
▼
Pattern Evaluation
│
▼
Pattern Repository
44.3.6 Feature Extraction特征提取
经验：
{
"task":
"content generation",
"action":
{
"workflow":
[
"analysis",
"generate",
"validate"
]
}
}
提取：
id="9t1a3k"
Feature:
task:
content_generation
workflow:
analysis_generate_validate
源码：
class FeatureExtractor:
def extract(
self,
experience
):
return {
"task":
experience.task,
"actions":
list(
experience.action.keys()
)
}
44.3.7 Pattern Discovery模式发现
Pattern发现算法：
WSaiOS采用：
Symbolic Similarity Matching
不是神经网络。
流程：
Experience A
│
▼
Feature A
Experience B
│
▼
Feature B
│
Similarity Compare
│
▼
Same Pattern
源码：
class PatternDiscovery:
def compare(
self,
feature1,
feature2
):
score=0
for key in feature1:
if key in feature2:
if feature1[key]==feature2[key]:
score+=1
return score
def discover(
self,
experiences
):
patterns=[]
for exp in experiences:
feature=(
FeatureExtractor()
.extract(exp)
)
patterns.append(
feature
)
return patterns
44.3.8 Pattern Analyzer模式分析器
负责：
- 成功率统计；
- 频率统计；
- 价值判断。
文件：
pattern_analyzer.py代码：
class PatternAnalyzer:
def analyze(
self,
experiences
):
total=len(experiences)
success=0
for exp in experiences:
if (
exp.evaluation
.get("success")
):
success+=1
return {
"frequency":
total,
"success_rate":
success/total
}
44.3.9 Pattern评分机制
WSaiOS定义：
Pattern Confidence：
公式：
Confidence
=
Frequency Weight
×
Success Rate
×
Stability
例如：
一个模式：
出现次数:
100
成功率:
95%
稳定性:
90%
计算：
0.855
44.3.10 Pattern Repository
目录：
repository_pattern.py
负责：
Pattern
保存
查询
更新
删除
数据库：
CREATE TABLE patterns
(
id TEXT PRIMARY KEY,
name TEXT,
type TEXT,
conditions TEXT,
actions TEXT,
frequency INTEGER,
success_rate REAL,
confidence REAL
);
44.3.11 Pattern Evolution模式进化
Pattern不是固定。
随着新经验进入：
旧Pattern：
Generate
↓
Validate
发现：
增加：
Semantic Analysis
更新：
Analyze
↓
Generate
↓
Validate
进化流程：
New Experience
│
▼
Compare Existing Pattern
│
▼
Improve Pattern
│
▼
Update Repository
44.3.12 Pattern Learning Engine源码
文件：
pattern_engine.py代码：
class PatternLearningEngine:
def __init__(self):
self.extractor=FeatureExtractor()
self.discovery=PatternDiscovery()
self.analyzer=PatternAnalyzer()
def learn(
self,
experiences
):
features=[]
for exp in experiences:
features.append(
self.extractor.extract(exp)
)
analysis=(
self.analyzer.analyze(
experiences
)
)
return {
"features":
features,
"analysis":
analysis
}
44.3.13 与Experience Learning连接
流程：
Experience Repository
│
▼
Pattern Learning
│
▼
Pattern Repository
调用：
patterns = pattern_engine.learn(
experience_list
)
44.3.14 Pattern Learning工程特点
1. 符号化学习
基于：
- Entity；
- Attribute；
- Relation；
- Rule。
2. 可解释
每个Pattern：
来源明确：
Pattern
↓
Experiences
3. 可持续进化
新经验：
持续优化。
4. 支持领域扩展
例如：
医疗：
Symptom
↓
Diagnosis
↓
Treatment
商业：
Customer
↓
Behavior
↓
Decision
44.3 本节总结
本节完成：
Pattern Learning模式学习模块源码实现
实现：
✅ Pattern对象模型
✅ Feature Extraction
✅ Pattern Discovery
✅ Similarity Matching
✅ Pattern Analyzer
✅ Pattern Repository设计
✅ Pattern Evolution机制
当前第四十四章进度：
44.1 Learning Engine总体架构 ✅
44.2 Experience Learning ✅
44.3 Pattern Learning ✅
下一节：
44.4 Knowledge Learning知识学习模块源码实现
重点：
- Pattern → Knowledge转换
- Knowledge Graph更新
- Knowledge Confidence
- Knowledge Repository
- Cognitive Knowledge Consolidation
进入WSaiOS：
模式 → 知识
核心阶段。