MaiMBot-LPMM开发计划

[Oct-autumn]

1. 基于HippoRAG 2的知识图谱系统：
   • 学习：离线增量式学习；（80%）
   • 检索：在线图检索与PageRank；（0%）
2. 拟人脑的遗忘机制：
   • 对使用少的记忆片段进行压缩，减少空间占用和token使用；（0%）
     • 设计模糊化阈值，当记忆片段的使用频率低于阈值时，会被压缩；（0%）
   • 当记忆发生遗忘时，相应节点/边不会立即被删除，而是被标记为“遗忘”，当某次记忆构建再次检索到该节点时，节点会被重新激活并被赋予更高的权重（模拟人的遗忘后再记起会加深印象）；（0%）
   • 使用LRU序列对记忆节点和边进行管理，定期剪枝，减少空间占用和图谱检索用时；（0%）
     • 设计遗忘系数，随图谱的膨胀而增大，避免图谱膨胀导致的检索时间退化；（0%）
     • 设计保护阈值，当图谱的节点数超过阈值时，会自动触发已遗忘节点的释放，避免图谱无限制膨胀导致空间占用失控；（0%）
3. 图谱管理WebUI：
   • 基于networkx的图谱动态可视化系统；（0%）
     • 支持图谱的增删改查；（0%）
     • 支持图谱的导入导出；（0%）
4. 人因评估：
   • 引入人类反馈，对记忆检索的结果、记忆片段的有效性进行反馈，强化学习；（0%）
5. 其它：
   • 细胞知识库：允许用户导入自己的知识图谱，与已有的知识图谱进行融合；（0%）