docs: update Alaya design - structured recall, relation embeddings, heuristic navigation
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2c3f3ed30f
commit
4cc83426fc
@ -181,17 +181,27 @@ CREATE (s:Session {
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||||
#### 边类型（Edge Schema）
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||||
**一级关系（系统内置，有索引加速）：**
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| 关系类型 | 方向 | 含义 | 示例 |
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|---------|------|------|------|
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||||
| `RELATES_TO` | 双向 | 通用相关性 | A 和 B 都涉及 GraphQL |
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||||
| `CAUSES` / `CAUSED_BY` | 单向 | 因果关系 | 内存溢出由于未设 limit |
|
||||
| `DEPENDS_ON` | 单向 | 依赖关系 | Docker 部署依赖于构建脚本 |
|
||||
| `CAUSED_BY` | 单向 | 因果关系 | 内存溢出由于未设 limit |
|
||||
| `SIMILAR_TO` | 双向 | 相似模式 | 两个 Bug 都是类型错误 |
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||||
| `CONTRADICTS` | 双向 | 矛盾/替代 | 旧方案 vs 新方案 |
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||||
| `TEMPORAL_NEXT` | 单向 | 时序后继 | 决策 B 在决策 A 之后 |
|
||||
| `EXTRACTED_FROM` | 单向 | 提取自 session | Card → Session |
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||||
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||||
**二级关系（自定义，自由命名）：**
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||||
- 在 Kuzu 里用统一的 `CUSTOM` 边表，`type` 字段区分关系名
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||||
- distill 时 LLM 可以自由命名关系（如 `INSPIRED_BY`, `CONFLICTS_WITH`, `SUPERSEDES` 等）
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||||
- introspect 的 consolidate 阶段做关系聚类，高频自定义关系可提升为一级
|
||||
- **这体现了"识从业中涌现"的理念** — 系统从实际使用中学习新的关系类型
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||||
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||||
#### Edge 属性
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||||
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||||
**一级关系示例**：
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||||
```cypher
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||||
CREATE (a:Card)-[r:DEPENDS_ON {
|
||||
weight: FLOAT, // 关系强度 (0.0-1.0)
|
||||
@ -200,10 +210,41 @@ CREATE (a:Card)-[r:DEPENDS_ON {
|
||||
}]->(b:Card)
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||||
```
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||||
|
||||
**自定义关系示例**：
|
||||
```cypher
|
||||
CREATE (a:Card)-[r:CUSTOM {
|
||||
type: STRING, // 自定义关系名（如 "INSPIRED_BY"）
|
||||
weight: FLOAT,
|
||||
created_at: TIMESTAMP,
|
||||
reason: STRING
|
||||
}]->(b:Card)
|
||||
```
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||||
|
||||
#### 关系 Embedding
|
||||
|
||||
每种关系（包括自定义）都有 embedding，用于关系聚类和相似度计算：
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||||
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||||
```typescript
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||||
interface RelationEmbedding {
|
||||
relation: string; // 关系名（如 "DEPENDS_ON" 或 "INSPIRED_BY"）
|
||||
vector: number[]; // embedding (1024-dim)
|
||||
frequency: number; // 使用频次
|
||||
is_core: boolean; // 是否为一级关系
|
||||
examples: string[]; // 使用示例
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
**关系 embedding 生成策略**：
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||||
- 核心关系在 `init` 时预生成（基于关系名 + 定义）
|
||||
- 自定义关系在 distill 创建时自动生成（基于关系名 + reason）
|
||||
- introspect 时做关系聚类，发现高相似度的关系对→建议合并或标记别名
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||||
- 存储在 L1 的独立表中
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||||
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||||
### 3.3 L1 唤醒层（Embedding DB）
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||||
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||||
#### LanceDB Schema
|
||||
|
||||
**卡片 Embedding 表**：
|
||||
```typescript
|
||||
interface EmbeddingRecord {
|
||||
id: string; // card-{uuid}
|
||||
@ -223,6 +264,19 @@ interface EmbeddingRecord {
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**关系 Embedding 表**：
|
||||
```typescript
|
||||
interface RelationEmbedding {
|
||||
relation: string; // 关系名
|
||||
vector: number[]; // embedding (1024-dim)
|
||||
frequency: number; // 使用频次
|
||||
is_core: boolean; // 是否为一级关系
|
||||
examples: string[]; // 使用示例（用于生成 embedding）
|
||||
created_at: number;
|
||||
updated_at: number;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 冷热分层策略
|
||||
|
||||
| Tier | 条件 | 存储方式 | 数量上限 |
|
||||
@ -408,75 +462,185 @@ Channel: {channel}
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 4.4 `alaya recall <query>`
|
||||
### 4.4 `alaya recall`
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||||
|
||||
**功能**: 从意象/关键词快速激活相关记忆
|
||||
**功能**: 从概念/关系快速激活相关记忆（启发式搜索导航模式）
|
||||
|
||||
**参数**:
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||||
- `<query>`: 自然语言查询
|
||||
**设计哲学变化**: recall 的调用者是 agent，不是人类用户。Agent 有结构化表达能力，不需要退化成自然语言搜索。recall 不是一次性搜索，而是知识空间的导航——每次返回"当前位置 + 可走的路 + 离目标的距离"。
|
||||
|
||||
**三种调用模式**:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 简单模式（向后兼容，人类手动查询）
|
||||
alaya recall "Gateway 配置"
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||||
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||||
# 结构化模式（agent 专用）
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||||
alaya recall --concepts "Gateway重启,Telegram消息" --rel CAUSED_BY --depth 2
|
||||
|
||||
# JSON stdin 模式（agent 通过 exec 调用）
|
||||
echo '{"concepts":["Gateway重启"],"relations":["CAUSED_BY"],"depth":2}' | alaya recall --json
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Agent 如何知道可用关系**:
|
||||
- Skill 里静态声明核心关系类型（见 5.1 节）
|
||||
- `alaya schema --relations` 命令动态发现所有关系（含自定义）
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||||
|
||||
**Recall 内部零 LLM 调用**:
|
||||
- 概念提取由 agent 完成（agent 本来就在推理）
|
||||
- 关系选择由 agent 指定
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||||
- recall 内部只做 embedding API + 本地图查询
|
||||
- 延迟 <100ms
|
||||
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||||
**流程**:
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||||
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||||
```
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||||
1. 对 query 生成 embedding
|
||||
1. 对 concepts 生成 embeddings（如果是自然语言查询，先提取概念）
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||||
↓
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||||
2. L1: 向量检索（top 20，cosine similarity）
|
||||
↓
|
||||
3. L2: 图遍历扩展
|
||||
- 对 top 5 结果，遍历 1-hop 邻居
|
||||
- 按关系权重排序
|
||||
- 如果指定了 relations，只沿这些边类型遍历
|
||||
- 计算每个节点的 h_distance（启发式距离）
|
||||
- 按 h_distance 排序
|
||||
↓
|
||||
4. L3: 获取原始上下文（可选）
|
||||
4. 返回：当前节点 + 可探索的路径 + 平均距离
|
||||
↓
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||||
5. 更新 access_count + last_accessed
|
||||
↓
|
||||
6. 返回排序结果（relevance score）
|
||||
```
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||||
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||||
**输出格式**:
|
||||
**启发式距离公式**:
|
||||
```
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||||
h(node) = α × concept_distance + β × relation_distance + γ × depth_penalty
|
||||
|
||||
其中：
|
||||
- concept_distance: 概念 embedding 与节点 embedding 的余弦距离
|
||||
- relation_distance: 1 - rel_similarity（关系匹配度）
|
||||
- depth_penalty: 遍历深度的惩罚项（0.1 × depth）
|
||||
- α=0.5, β=0.3, γ=0.2（可配置）
|
||||
```
|
||||
|
||||
**返回结构（启发式导航模式）**:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"query": "Telegram 消息通知",
|
||||
"results": [
|
||||
"nodes": [
|
||||
{
|
||||
"card_id": "card-abc123",
|
||||
"title": "Telegram 消息通知机制",
|
||||
"card_id": "card-abc",
|
||||
"title": "Gateway plugins.allow 遗漏导致消息中断",
|
||||
"content": "...",
|
||||
"score": 0.92,
|
||||
"type": "concept",
|
||||
"tags": ["telegram", "notification"],
|
||||
"related": [
|
||||
"score": 0.89,
|
||||
"h_distance": 0.15,
|
||||
"matched_rel": "CAUSED_BY",
|
||||
"rel_similarity": 1.0
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"card_id": "card-def456",
|
||||
"title": "Gateway 重启前发通知的模式",
|
||||
"relation": "DEPENDS_ON",
|
||||
"score": 0.85
|
||||
"card_id": "card-def",
|
||||
"title": "配置变更引发的连锁故障",
|
||||
"content": "...",
|
||||
"score": 0.72,
|
||||
"h_distance": 0.31,
|
||||
"matched_rel": "LED_TO",
|
||||
"rel_similarity": 0.93
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source_sessions": ["session-20260331-062900"]
|
||||
}
|
||||
"explorable": [
|
||||
{"rel": "DEPENDS_ON", "count": 2, "rel_sim_to_query": 0.41},
|
||||
{"rel": "TEMPORAL_NEXT", "count": 1, "rel_sim_to_query": 0.22}
|
||||
],
|
||||
"took_ms": 45
|
||||
"h_distance_avg": 0.23
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**CLI 输出**:
|
||||
**多轮导航（Agent 自主探索）**:
|
||||
|
||||
Agent 拿到结果后判断 `h_distance_avg` 是否足够小（< 0.3）：
|
||||
- 如果足够小，说明已找到相关知识，结束
|
||||
- 如果不够，可以从返回的节点出发，沿 `explorable` 的关系继续探索
|
||||
- 支持 `from_nodes` 参数：从指定节点继续导航
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"from_nodes": ["card-abc"],
|
||||
"relations": ["DEPENDS_ON"],
|
||||
"depth": 1
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
🔍 Recalling: "Telegram 消息通知"
|
||||
|
||||
[1] Telegram 消息通知机制 (0.92) #concept
|
||||
**Agent 自己决定什么时候停。**
|
||||
|
||||
**CLI 输出示例**:
|
||||
```
|
||||
🔍 Recalling: concepts=["Gateway重启"] relations=["CAUSED_BY"] depth=2
|
||||
|
||||
[1] Gateway plugins.allow 遗漏导致消息中断 (h=0.15) #gotcha
|
||||
matched: CAUSED_BY (rel_sim=1.0)
|
||||
...（内容预览）...
|
||||
Related: Gateway 重启前发通知的模式 (DEPENDS_ON, 0.85)
|
||||
Source: session-20260331-062900
|
||||
|
||||
[2] ...
|
||||
[2] 配置变更引发的连锁故障 (h=0.31) #pattern
|
||||
matched: LED_TO (rel_sim=0.93)
|
||||
...（内容预览）...
|
||||
|
||||
Found 5 cards in 45ms
|
||||
Explorable paths:
|
||||
- DEPENDS_ON (2 nodes, rel_sim=0.41)
|
||||
- TEMPORAL_NEXT (1 node, rel_sim=0.22)
|
||||
|
||||
Average h_distance: 0.23 (🎯 close to target)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### 4.5 `alaya trace <card-id>`
|
||||
### 4.5 `alaya schema`
|
||||
|
||||
**功能**: 查看数据模型信息（关系类型、节点统计等）
|
||||
|
||||
**子命令**:
|
||||
|
||||
#### `alaya schema --relations`
|
||||
|
||||
列出所有关系类型及使用频次（包括核心关系和自定义关系）。
|
||||
|
||||
**输出示例**:
|
||||
```
|
||||
📊 Relation Types
|
||||
|
||||
Core Relations (built-in, indexed):
|
||||
CAUSES / CAUSED_BY 1,234 uses
|
||||
DEPENDS_ON 3,456 uses
|
||||
SIMILAR_TO 2,890 uses
|
||||
CONTRADICTS 456 uses
|
||||
TEMPORAL_NEXT 1,234 uses
|
||||
EXTRACTED_FROM 8,512 uses
|
||||
|
||||
Custom Relations (emergent):
|
||||
INSPIRED_BY 89 uses [high freq → consider promoting]
|
||||
SUPERSEDES 67 uses
|
||||
CONFLICTS_WITH 45 uses
|
||||
RELATES_TO 234 uses [generic, consider splitting]
|
||||
...
|
||||
|
||||
Total: 15,678 edges (6 core types + 23 custom types)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### `alaya schema --node-types`
|
||||
|
||||
列出节点类型统计。
|
||||
|
||||
**输出示例**:
|
||||
```
|
||||
📊 Node Types
|
||||
|
||||
Cards:
|
||||
concept 3,241 (38%)
|
||||
pattern 2,103 (25%)
|
||||
gotcha 1,876 (22%)
|
||||
decision 1,292 (15%)
|
||||
Total: 8,512
|
||||
|
||||
Sessions: 1,234
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.6 `alaya trace <card-id>`
|
||||
|
||||
**功能**: 从识（card）回溯到业（原始 session 上下文）
|
||||
|
||||
@ -506,7 +670,7 @@ Found 5 cards in 45ms
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.6 `alaya introspect`
|
||||
### 4.7 `alaya introspect`
|
||||
|
||||
**功能**: 高阶命令，执行深度记忆整理
|
||||
|
||||
@ -519,7 +683,9 @@ Found 5 cards in 45ms
|
||||
|
||||
**流程细节**:
|
||||
|
||||
#### 4.6.1 Consolidate（合并相似卡片）
|
||||
#### 4.7.1 Consolidate（合并相似卡片 + 关系聚类）
|
||||
|
||||
**卡片聚类**:
|
||||
```
|
||||
1. 对所有 HOT/WARM 卡片做聚类（embedding clustering）
|
||||
↓
|
||||
@ -534,7 +700,23 @@ Found 5 cards in 45ms
|
||||
- 如果没有，建议创建 SIMILAR_TO 边
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4.6.2 Cool-down（温度降级）
|
||||
**关系聚类（识从业中涌现）**:
|
||||
```
|
||||
1. 对所有自定义关系做 embedding clustering
|
||||
↓
|
||||
2. 对于相似度 > 0.9 的关系对：
|
||||
- 建议合并或标记别名（如 "INSPIRED_BY" ≈ "INFLUENCED_BY"）
|
||||
- 提示用户是否统一命名
|
||||
↓
|
||||
3. 对于使用频次 > 100 的高频自定义关系：
|
||||
- 建议提升为一级关系（添加索引）
|
||||
- 输出升级脚本
|
||||
↓
|
||||
4. 对于关系名模糊的（如 "RELATES_TO", "LINKED_TO"）：
|
||||
- 建议细化为更具体的关系类型
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4.7.2 Cool-down（温度降级）
|
||||
```
|
||||
1. 重新计算所有卡片温度
|
||||
↓
|
||||
@ -550,7 +732,7 @@ Found 5 cards in 45ms
|
||||
- 保留 L2 节点和 metadata
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4.6.3 Forget（合理遗忘）
|
||||
#### 4.7.3 Forget（合理遗忘）
|
||||
```
|
||||
对于满足以下条件的 COLD 卡片：
|
||||
- temperature < 0.1
|
||||
@ -590,7 +772,7 @@ Found 5 cards in 45ms
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.7 `alaya link <id-a> <id-b> [--rel type]`
|
||||
### 4.8 `alaya link <id-a> <id-b> [--rel type]`
|
||||
|
||||
**功能**: 手动补充 L2 关系
|
||||
|
||||
@ -609,7 +791,7 @@ Found 5 cards in 45ms
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.8 `alaya status`
|
||||
### 4.9 `alaya status`
|
||||
|
||||
**功能**: 各层统计
|
||||
|
||||
@ -651,7 +833,7 @@ Temperature Distribution
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4.9 `alaya export`
|
||||
### 4.10 `alaya export`
|
||||
|
||||
**功能**: 导出为可读格式
|
||||
|
||||
@ -691,9 +873,54 @@ Activate when:
|
||||
- Session ends (trigger ingest + distill)
|
||||
- User asks "do you remember..."
|
||||
|
||||
Usage:
|
||||
- `alaya recall <query>` → inject results into context
|
||||
- `alaya trace <card-id>` → show original discussion
|
||||
## 可用关系类型（核心关系）
|
||||
|
||||
在结构化 recall 中，优先使用以下核心关系：
|
||||
- `CAUSES` / `CAUSED_BY` - 因果关系
|
||||
- `DEPENDS_ON` - 依赖关系
|
||||
- `SIMILAR_TO` - 相似模式
|
||||
- `CONTRADICTS` - 矛盾/替代
|
||||
- `TEMPORAL_NEXT` - 时序后继
|
||||
- `EXTRACTED_FROM` - 提取自 session
|
||||
|
||||
动态发现所有关系（含自定义）：
|
||||
```bash
|
||||
alaya schema --relations
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 使用方法
|
||||
|
||||
### 简单查询（向后兼容）
|
||||
```bash
|
||||
alaya recall "Gateway 配置"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 结构化查询（推荐 Agent 使用）
|
||||
```bash
|
||||
# 指定概念和关系
|
||||
alaya recall --concepts "Gateway重启,Telegram消息" --rel CAUSED_BY --depth 2
|
||||
|
||||
# JSON stdin 模式（exec 调用）
|
||||
echo '{"concepts":["Gateway重启"],"relations":["CAUSED_BY"],"depth":2}' | alaya recall --json
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 多轮导航模式
|
||||
```bash
|
||||
# 第一轮：初始查询
|
||||
result=$(alaya recall --concepts "Gateway重启" --json)
|
||||
h_distance=$(echo $result | jq '.h_distance_avg')
|
||||
|
||||
# 如果 h_distance > 0.3，继续探索
|
||||
if (( $(echo "$h_distance > 0.3" | bc -l) )); then
|
||||
from_nodes=$(echo $result | jq -r '.nodes[0].card_id')
|
||||
alaya recall --from-nodes "$from_nodes" --rel DEPENDS_ON --depth 1 --json
|
||||
fi
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 追踪原始上下文
|
||||
```bash
|
||||
alaya trace <card-id>
|
||||
```
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 触发时机
|
||||
|
||||
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