回忆API
POST
/v1/recall
此接口用于根据文本内容（如对话内容）进行回忆
并发消耗：2点
📌注意
人类的回忆并不是简单地“查找一条记录”，而是一次立体的认知重构过程：它既包含常识性的知识调用，也依赖相关历史经历的回溯，并伴随着基于实体关系的自然联想。更进一步，回忆还会结合时间线索，对已经错误或过时的记忆进行修正，将新的认知与旧的认知以可溯源的方式连接起来，同时不同记忆在大脑中的“印象深浅”也会随着时间发生变化。
MemnetAI 在回忆设计上充分模拟了这一过程，从知识、历史、关系、时间到记忆强度等多个维度协同工作，使回忆不再是静态的结果返回，而是一个动态、演化、接近人类认知方式的思考过程，从而实现真正类人的回忆体验。
基础介绍
- 回忆过程需要依托一段文本内容作为检索依据，一般使用当前对话上下文中用户最新的发言文本内容作为回忆输入，以获得更准确的回忆结果
- character 用于标识当前是谁在与 AI 进行对话，明确区分不同的说话者有助于 AI 在回忆时更好地理解语境，并回忆起更贴合特定发言人的回忆内容。一般场景下建议显式指定该参数
- 人类在回忆时，既可能进行快速、浅层的联想，也可能展开更深入的思考式回忆。回忆的深入程度往往直接影响能够想到的相关内容范围。为此，系统提供了 recallDeep 参数，用于控制回忆的深度。在大多数场景下，建议将该参数设置为 1，以获取更全面、更丰富的回忆结果，从而提升整体效果
- 人类在回忆到一些过时或错误的记忆时，往往会立马想到与之关联的正确记忆，isIncludeLinkedNewMemoriesFromInvalid参数正是为此而存在的，如果开启，将会把非有效性记忆关联的新记忆也加入到上下文当中；需要注意，就算不开启，非有效性记忆依然不会导致幻觉问题，因为记忆变动日志中也记录了该记忆的变动过程，上下文信息是完整且最新的
- 联想性思考能力与常识记忆能力均支持按需开启或关闭。默认情况下，建议开启这两项能力，以便在回忆过程中激活更丰富的语义联想与背景知识，从而获得更加完整、自然的回忆效果
- isUsingCommonSenseDatabase是常识库的总开关，如果设为false，将不会使用任何的常识库，因此需要注意
- 常识库分为全局常识库，记忆体常识库和仅本次回忆使用的常识库，全局常识库和记忆体常识库需在后台站配置好之后才能使用，如果想动态引用不同的常识库，请在每次回忆时动态配置commonSenseDatabaseIdList（仅本次回忆使用的常识库）参数
- 回忆的内容往往用于增强大模型的对话上下文，通常以 System 提示词的形式注入。为降低接入成本，接口返回中已提供封装好的 memoryPrompt，可直接拼接至现有的 System 提示词中使用，无需额外处理。当然，如果你有更加复杂的需求，也可以将isReturningDetailedMemoryInfo参数设置为1，以获取极为完整的回忆信息
注意事项
- 在将回忆内容注入 System 提示词后，建议在用户最新一轮对话的 content 文本末尾进行拼接（请严格遵循系统提示词 / System 提示词的使用规范），以进一步强化模型对系统级指令与回忆信息的关注度，从而提升整体对话效果
- 就像人类一样，记忆并非一成不变。被反复提及或多次回忆的内容，会在记忆体中留下更深刻的印象；而只出现过一次、此后未再被触及的内容，会随着时间流逝逐渐变得模糊，也就越来越不容易被回忆起来，其遗忘规律大致拟合艾宾浩斯曲线
- 记忆是拥有时间概念的，例如当你提及“昨晚“时，昨晚这段时间的记忆就更容易被回忆起来
- 联想性思考很多时候是创造力的根源，对话未提及的隐性实体关系也有可能出现在联想性思考的结果当中，这是正常现象
最佳实践
在用户与大模型进行对话的过程中，每当用户发送新的消息时，应首先使用该消息内容触发回忆流程，获取对应的 memoryPrompt（回忆提示词）。
随后，将返回的 memoryPrompt 直接写入并覆盖当前对话上下文中的 System 提示词，用于对整体上下文进行增强。同时，在用户本次消息的 content 文本末尾临时拼接一份增强提示词（请严格遵循 System 提示词的使用规范）。
在完成上述增强后，将更新后的上下文提交给大模型进行推理与生成，此时对话过程即运行于长期记忆增强模式之下。
该流程构成了支持长期记忆的最佳对话生命周期。需要注意的是，拼接在用户最新消息末尾的增强提示词仅在当前轮对话中生效，并不会被永久写入用户原始输入内容，在下一轮对话中会重新根据最新输入动态生成并替换。
Parameters
Header Parameters
Authorization
令牌 api-key
Typestring
Example
"Token <api-key>"Request Body
application/json
JSON
{
"memoryAgentName": "string",
"query": "string",
"character": "string",
"recallDeep": 1,
"isIncludeLinkedNewMemoriesFromInvalid": 0,
"isUsingAssociativeThinking": 1,
"isUsingCommonSenseDatabase": 1,
"isUsingGlobalCommonSenseDatabase": 1,
"isUsingMemoryAgentCommonSenseDatabase": 1,
"commonSenseDatabaseIdList": [
"string"
],
"isReturningDetailedMemoryInfo": 0
}
Responses
application/json
JSON
{
"code": "string",
"msg": "string",
"data": {
"memoryPrompt": "string",
"memorySummaryList": [
{
"memorySummaryId": "string",
"memorySummaryText": "string",
"maxImpression": 0,
"charactersInMemory": "string",
"memnetaiContextId": "string",
"contextType": 0,
"memoryStatus": 0,
"linkedNewMemorySummaryId": "string",
"memoryChangeLog": "string",
"metaData": "string",
"score": 0,
"createTime": "string",
"updateTime": "string"
}
],
"associativeThinkingList": [
{
"nodes": [
{
"id": "string",
"name": "string"
}
],
"links": [
{
"sourceNodeId": "string",
"sourceNodeName": "string",
"targetNodeId": "string",
"targetNodeName": "string",
"distance": 0,
"relation": [
{
"relation": "string",
"maxImpression": 0
}
]
}
]
}
],
"commonSenseList": [
{
"id": 0,
"memnetaiCommonSenseDatabaseName": "string",
"text": "string",
"createTime": "string",
"updateTime": "string"
}
],
"usage": {
"consumedPoints": "string",
"consumedMemoryCount": "string",
"consumedRecallCount": "string",
"consumedThinkingCount": "string",
"consumedDreamCount": "string",
"consumedCommonMemoryWords": "string",
"hasRemainingQuota": true
}
}
}