taozuqin/ST-Bionic-Memory-Ecology
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ST-Bionic-Memory-Ecology/README.md
Youzini-afk 95cde04e64 docs: 重写 README，面向用户和开发者
2026-03-24 16:47:06 +08:00

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Raw Blame History

🧠 ST-BME — SillyTavern 图谱记忆插件

让 AI 真正记住你们的故事。

ST-BME 把对话中散落的角色、事件、地点、关系自动提取为记忆图谱，在下一轮生成前精准召回，让长期 RP 的角色不再"失忆"。

✨ 它能做什么

  • 🧩 自动提取 — 每次 AI 回复后，从上下文中抽取角色状态、事件、地点、规则、主线等结构化记忆
  • 🔍 智能召回 — 生成前根据当前对话自动检索最相关的记忆，注入 prompt
  • 🌐 图谱可视化 — 内置力导向图谱面板，直观查看记忆节点之间的关系
  • 🎨 4 套配色主题 — Crimson Synth / Neon Cyan / Amber Console / Violet Haze
  • 📱 手机端适配 — 底部 Tab Bar + 精简布局，手机也能用
  • 🔄 历史安全 — 删楼、编辑、切 swipe 时自动回滚恢复，不留脏记忆
  • 📦 不改酒馆本体 — 纯第三方扩展，即装即用

🚀 安装

方法一：通过 SillyTavern 扩展安装

  1. 打开 SillyTavern → 扩展 → 安装扩展
  2. 输入仓库地址： 
    https://github.com/pjm0616/ST-Bionic-Memory-Ecology
  3. 刷新页面

方法二：手动安装

cd SillyTavern/data/default-user/extensions/third-party
git clone https://github.com/pjm0616/ST-Bionic-Memory-Ecology.git st-bme

重启 SillyTavern 即可。

⚡ 快速上手

  1. 启用插件 — 右侧面板找到 "ST-BME 图谱记忆" 区块，勾选 "启用记忆图谱"
  2. 配置 Embedding — 选择向量模式（下面会说），有了向量搜索召回效果才好
  3. 开始聊天 — 正常跟角色对话，插件会自动在后台提取和召回
  4. 打开面板 — 左上角 ≡ 菜单 →「🧠 记忆图谱」查看图谱

最少配置： 只勾选"启用"就能跑起来。默认会复用你当前的聊天模型做提取。

📝 记忆类型

插件会把对话拆解成以下几种记忆节点：

类型 说明 举例
🧑 角色 角色的当前状态、性格、外貌变化 "小明因为淋雨感冒了"
⚡ 事件 发生过的事 "河边的告白"
📍 地点 地点状态 "废弃实验室，门被锁上了"
📌 规则 世界观设定、约束 "魔法会消耗生命力"
🧵 主线 任务线/剧情线 "寻找失踪的项链"
📜 概要 自动生成的前情提要 —
💭 反思 长期规律总结 "他们经常在夕阳下聊天"

这些节点之间还会建立关系（参与、发生在、推动、矛盾、更新等），形成一张完整的记忆网络。

🔧 设置说明

记忆 LLM

用来做提取、压缩、进化、概要等任务的模型。

  • 留空 → 复用当前 SillyTavern 的聊天模型（最简配置）
  • 填写 → 你可以指定一个独立的 OpenAI-compatible 模型专门处理记忆

Embedding（向量搜索）

向量搜索是"智能召回"的关键。支持两种模式：

后端模式（推荐）

走 SillyTavern 后端的向量 API，最稳定：

  • 支持 OpenAI / Cohere / Mistral / Ollama / LlamaCpp / vLLM 等
  • 在设置面板选择「后端向量源」，填好模型名即可
  • 不需要单独填 API Key，复用酒馆已有的

直连模式

如果你需要完全独立的 Embedding 服务（比如酒馆后端不支持的源）：

  • 填入 Embedding API 地址、Key、Model
  • 插件直接请求你的 Embedding 服务
  • 注意浏览器跨域问题（CORS）

切换向量模式/模型后，建议点一次"重建向量"。

提取设置

设置 默认 说明
每 N 条回复提取 1 每几条 AI 回复做一次提取
提取上下文轮数 2 提取时向前看几轮对话
启用近邻对照 开 写入前对比现有记忆，避免重复
启用记忆进化 开 新记忆会影响旧记忆理解
启用自动概要 开 定期生成前情提要
启用反思 关 让 AI 总结长期模式
启用主动遗忘 开 太久没用的记忆降低优先级

召回设置

设置 默认 说明
召回上下文轮数 3 让 AI 根据最近几轮来召回
向量候选数 15 向量搜索返回多少候选
扩散深度 2 在图上沿关系扩散几层
最终注入数 12 最终注入多少条记忆
Token 预算 1500 注入的最大 token 估算

🖥️ 操控面板

从左上角 ≡ 菜单点「🧠 记忆图谱」打开面板，或在右侧设置里点「打开操控面板」。

总览 Tab

  • 统计数据（活跃节点、边、归档数、碎片率）
  • 运行状态（聊天 ID、向量状态、历史状态）
  • 最近提取 / 召回的记忆

记忆 Tab

  • 搜索和筛选记忆节点
  • 点击节点查看详情
  • 支持按类型过滤

注入 Tab

  • 预览当前注入内容
  • 查看 token 消耗

操作 Tab

  • 手动提取 — 立即从当前对话提取
  • 手动压缩 — 合并重复/过时记忆
  • 执行遗忘 — 主动降级低价值记忆
  • 更新概要 — 重新生成前情提要
  • 导出 / 导入图谱
  • 重建图谱 — 从当前聊天重新提取全部记忆
  • 重建向量 — 重建全部向量索引
  • 强制进化 — 让新记忆影响旧记忆

配置 Tab

在面板内可以直接修改记忆 LLM 和 Embedding 配置，无需退出面板。

图谱可视化

桌面端右侧大区域显示力导向图谱，节点可拖拽、缩放、点击查看详情。支持 4 套配色主题切换。

🔄 历史安全

这是最重要的功能之一。

当你在 SillyTavern 里做以下操作时：

  • 删除某条消息
  • 编辑某条消息
  • 切换 swipe

插件会自动检测到历史发生了变化，然后：

  1. 止损 — 停止当前推进，清空可能失效的注入
  2. 回滚 — 找到受影响的批次，删除相关记忆和向量
  3. 恢复 — 从变动点重新提取

这样你就不用担心"改了历史但记忆还留着错的内容"的问题。

📋 手动操作速查

操作 说明
手动提取 不等自动触发，立刻提取当前对话
手动压缩 把重复/冗余的事件合并
执行遗忘 降低长期未使用记忆的优先级
更新概要 重新生成全局前情提要
导出图谱 下载当前图谱 JSON（不含向量）
导入图谱 导入图谱文件（导入后需重建向量）
重建图谱 ⚠️ 清空现有图谱，从聊天记录重新提取
重建向量 重建全部节点的向量索引
范围重建向量 只重建指定楼层范围内的向量
强制进化 让新记忆深度影响旧记忆认知

🏗️ 开发者参考

文件结构

ST-BME/
├── index.js           # 主入口：事件绑定、流程调度、历史恢复
├── graph.js           # 图数据模型、序列化、版本迁移
├── extractor.js       # 记忆提取、概要、反思
├── retriever.js       # 向量候选、图扩散、混合评分、召回
├── injector.js        # 召回结果格式化注入
├── runtime-state.js   # 运行时状态：楼层 hash、dirty 标记、恢复日志
├── vector-index.js    # 向量索引管理（backend / direct 双模式）
├── embedding.js       # 直连 Embedding API 封装
├── llm.js             # 记忆 LLM 请求封装
├── compressor.js      # 层级压缩与遗忘
├── evolution.js       # 记忆进化（A-MEM 风格）
├── diffusion.js       # 图扩散算法
├── dynamics.js        # 动态调节（重要度衰减等）
├── schema.js          # 节点类型定义
├── themes.js          # 4 套主题配色
├── graph-renderer.js  # Canvas 力导向图谱渲染器
├── panel.js           # 操控面板交互逻辑
├── panel.html         # 面板 HTML 模板
├── settings.html      # 右侧设置面板
├── style.css          # 全部样式
├── manifest.json      # SillyTavern 扩展清单
└── tests/             # 测试脚本

数据存储

  • 图谱数据 → chat_metadata.st_bme_graph（跟随聊天保存）
  • 插件设置 → SillyTavern 的 extension_settings.st_bme
  • 向量索引 → 后端模式走酒馆 API；直连模式存在节点内

事件挂载

SillyTavern 事件 做什么
CHAT_CHANGED 加载对应聊天的图谱
GENERATION_AFTER_COMMANDS AI 回复后提取记忆
GENERATE_BEFORE_COMBINE_PROMPTS 生成前召回并注入
MESSAGE_RECEIVED 保存图谱状态
删除 / 编辑 / Swipe 触发历史变动检测与恢复

召回流水线

用户输入 → 向量预筛 → 图扩散 → 混合评分 → [可选 LLM 精排] → 场景重构 → 分桶注入

注入格式

召回结果分成两层注入：

  • Core（常驻）：规则、概要、主线
  • Recalled（动态）：根据当前对话召回

每层内进一步按用途分桶：当前状态 / 情景事件 / 反思锚点 / 规则约束。

⚠️ 已知限制

  1. 记忆质量取决于 LLM — 模型提取不准，记忆也会不准
  2. 直连模式有跨域风险 — 浏览器的 CORS 限制可能导致请求失败
  3. 后端向量仅支持酒馆已有 provider — 不在列表里的需要用直连
  4. 恢复优先正确性 — 批次日志缺失时会退化为全量重建，可能较慢

📄 License

AGPLv3 — 详见 LICENSE