READY
NODES: 0 | EDGES: 0
API 配置
模型连接与向量接入
统一管理独立记忆 LLM 和 Embedding
的连接方式,保留现有后端代理与直连兜底逻辑。
Embedding
后端模式优先复用酒馆向量源,直连模式保留独立
URL/Key/Model。
高级网络设置
默认折叠;统一控制
LLM、Embedding、后端向量与本地向量请求超时。
默认值为 300000ms(5
分钟)。留空或填写无效值时会回退到默认值。
功能开关
主链路与增强能力
先决定哪些能力参与记忆链路,再到详细参数里微调各模块行为。
世界书过滤
控制 ST-BME 读取世界书条目时的过滤策略。默认模式自动过滤 MVU 相关条目;自定义模式仅按条目名称关键词过滤。
精简模式会将工作中的提示压缩为标题卡片;错误和警告仍显示完整内容,避免关键信息被隐藏。
美化用户输入
控制 Recall Card 是否接管本轮用户输入的展示方式,不影响实际召回与注入。
只调整聊天楼层里的显示方式,不改变记忆召回、注入 prompt 或消息实际发送内容。
详细参数
细粒度行为与评分策略
这里承接旧设置页里的高级项。若对应功能关闭,参数会置灰并提示先到“功能开关”启用。
提取
控制自动提取的频率和按轮计的上下文窗口。默认 2
轮,通常约等于向前补 4 层普通消息。
开启后,最新 AI 楼先不自动提取,要等下一条 AI 楼出现后,才提取前一批内容。手动提取和重 Roll 不受影响。
召回与注入
控制最终注入层级。当前注入走
IN_CHAT@Depth,数值越大越靠前。
向量预筛
控制是否启用向量候选检索,以及向量阶段输出的 Top-K
宽度。
图扩散
控制是否沿图结构继续扩散候选,以及扩散阶段保留的候选上限。
召回增强
先调多意图、扩散回拉和时间链;更后面的候选整理与弱信号补抓收进折叠里。
混合评分
评分层始终运行;下面 3
个权重共同决定图扩散、向量相似和重要度在召回中的占比。
LLM 精确召回
控制是否启用 LLM 精排,以及传给 LLM
的上下文消息数、候选池大小与最终保留上限。
自动整合触发
本批新增节点不足时,仍会检查是否与旧记忆高度重复;命中后照样自动整合。
自动压缩周期
按提取次数计数;只有到周期点时才会尝试自动压缩。
消息追踪
这一轮到底发了什么?
用更白话的方式展示最近一次注入主 AI 的内容,以及送去提取模型的实际请求。
面板外观
主题与视觉同步
这里的主题选择会和顶部调色盘快捷入口保持同步,并立即刷新图谱配色。
面板主题
选择最适合当前故事氛围和阅读习惯的面板风格。
数据清理
图谱、缓存与存储清理
在这里执行高危清理操作。所有操作均需二次确认,部分操作不可撤销。
图谱清理
清空整个图谱或删除指定楼层范围内的记忆节点。操作不可撤销。
缓存清理
清空运行时向量缓存或提取历史。不影响已持久化的图谱节点。
数据存储清理
删除本地 IndexedDB 缓存或服务端同步文件。
「清空全部 BME IDB」和「清空服务端同步文件」需要输入 DELETE 确认。