第五十章 认知记忆引擎源码实现WSaiOS Cognitive Memory Engine
第五十章
WSaiOS Cognitive Memory Engine认知记忆引擎源码实现
50.11 Memory Retrieval Engine记忆检索引擎源码实现
在50.10节中，我们完成：
- Short Term Memory；
- Working Memory；
- Long Term Memory；
- Episodic Memory；
- Semantic Memory。
此时WSaiOS已经具备：
Experience Storage
↓
Knowledge Storage
↓
Context Storage
但是：
拥有记忆并不等于拥有智能。
真正的认知系统必须具备：
根据当前任务主动寻找相关经验。
例如：
当前任务：
解决数据库连接失败问题
Memory Engine不能遍历全部历史。
它需要：
快速找到：
历史数据库连接失败案例
↓
对应解决方案
↓
成功经验
因此：
WSaiOS设计：
Memory Retrieval Engine
记忆检索引擎
50.11.1 Memory Retrieval定位
Memory Retrieval Engine负责：
从不同Memory Storage中：
发现、筛选、排序并返回：
最相关记忆。
架构：
Query Context
│
▼
Memory Retrieval Engine
│
┌─────────────────┼─────────────────┐
▼ ▼ ▼
Semantic Episodic Long Term
Search Search Search
│
▼
Memory Ranking
│
▼
Retrieved Memory
50.11.2 Retrieval Engine核心职责
包括：
（1）Query Understanding
理解查询需求。
（2）Memory Search
搜索记忆。
（3）Similarity Matching
相似度匹配。
（4）Memory Ranking
结果排序。
（5）Context Filtering
上下文过滤。
（6）Memory Injection
注入当前认知流程。
50.11.3 Retrieval模块结构
目录：
memory_engine/
├── retrieval/
│
├── engine.py
├── search.py
├── similarity.py
├── ranking.py
├── filter.py
└── context.py
50.11.4 Retrieval Engine核心控制器
文件：
retrieval/engine.py源码：
class MemoryRetrievalEngine:
def __init__(self):
self.searcher=None
self.ranker=None
def retrieve(
self,
query
):
memories=self.searcher.search(
query
)
return self.ranker.rank(
memories
)
调用：
engine.retrieve(
"database error"
)
返回：
Related Memories
50.11.5 Query Context模型
检索不能只看关键词。
需要：
当前认知上下文。
文件：
context.py源码：
class RetrievalContext:
def __init__(self):
self.goal=None
self.task=None
self.environment=None
示例：
{
"goal":
"Fix Database Error",
"task":
"Backend Debug"
}
50.11.6 Memory Search搜索器
负责：
基础搜索。
文件：
search.py源码：
class MemorySearcher:
def __init__(
self,
storage
):
self.storage=storage
def search(
self,
keyword
):
result=[]
for memory in self.storage:
if keyword in memory.content:
result.append(memory)
return result
输入：
API timeout
返回：
[
Memory001,
Memory023
]
50.11.7 Semantic Similarity Matching语义相似匹配
关键词搜索：
能力有限。
例如：
查询：
database connection failed
历史：
mysql link error
二者：
含义相近。
因此：
设计：
Similarity Engine。
文件：
similarity.py源码：
class SimilarityEngine:
def calculate(
self,
a,
b
):
if a==b:
return 1.0
return 0.5
结果：
Similarity:
0.86
50.11.8 Memory Vector Representation
为了支持：
语义搜索。
Memory需要：
转换为：
向量表示。
模型：
Memory Text
↓
Embedding
↓
Vector
↓
Similarity Search
示例：
{
"id":
"M001",
"vector":
[0.23,0.56,0.91]
}
50.11.9 Memory Ranking排序引擎
检索结果：
需要排序。
影响因素：
Similarity
相似度。
Importance
重要程度。
Recency
时间新鲜度。
Success Rate
历史成功率。
文件：
ranking.py源码：
class MemoryRanker:
def rank(
self,
memories
):
return sorted(
memories,
key=lambda x:
x.importance,
reverse=True
)
排序：
Memory A
Score 95
Memory B
Score 80
50.11.10 Context Filtering上下文过滤
不是所有相关记忆：
都适合当前任务。
例如：
同一个关键词：
可能属于：
- 软件开发；
- 网络配置；
- 文档编写。
过滤：
class MemoryFilter:
def filter(
self,
memories,
context
):
return [
m for m in memories
if m.type==context.task
]
50.11.11 Hybrid Retrieval混合检索
WSaiOS采用：
多通道检索。
结构：
Query
│
┌─────────┼─────────┐
▼ ▼ ▼
Keyword Semantic Experience
Search Search Search
│ │ │
└─────────┼─────────┘
▼
Result Fusion
▼
Ranked Memories
融合：
class HybridRetriever:
def retrieve(
self,
query
):
a=self.keyword_search(query)
b=self.semantic_search(query)
c=self.experience_search(query)
return a+b+c
50.11.12 Memory Injection记忆注入
检索结果：
进入：
当前认知过程。
流程：
User Goal
↓
Decision Engine
↓
Memory Retrieval
↓
Relevant Experience
↓
Reasoning
↓
Execution
例如：
Agent收到：
优化数据库性能
Memory返回：
过去项目：
索引优化方案
执行结果：
性能提升70%
Agent使用：
历史经验。
50.11.13 Retrieval Engine完整流程
Task Input
↓
Context Analysis
↓
Query Generation
↓
Memory Search
↓
Similarity Matching
↓
Ranking
↓
Filtering
↓
Memory Injection
↓
Cognitive Decision
50.11.14 本节总结
完成：
Memory Retrieval Engine记忆检索引擎源码实现
实现：
✅ Query Context
✅ Memory Search
✅ Similarity Matching
✅ Vector Representation
✅ Memory Ranking
✅ Context Filtering
✅ Hybrid Retrieval
✅ Memory Injection
当前第五十章进度：
50.1 Memory Architecture ✅
50.2 Memory Model ✅
50.3 Memory Core ✅
50.4 Memory Object ✅
50.5 Memory Classification ✅
50.6 Short Term Memory ✅
50.7 Working Memory ✅
50.8 Long Term Memory ✅
50.9 Episodic Memory ✅
50.10 Semantic Memory ✅
50.11 Retrieval Engine ✅
下一节：
50.12 Memory Consolidation记忆巩固机制源码实现
重点：
- Memory Importance Evaluation
- Experience Compression
- Short Term → Long Term
- Knowledge Extraction
- Memory Optimization
- Cognitive Experience Formation
进入：
WSaiOS从记忆调用 → 经验形成阶段。