为什么要自定义事件记忆权重 #

没有自定义权重时，记忆检索只是简单的通过 query 和记忆的相似度匹配，找到相关性更高的事件记忆。通过引入可配置的自定义事件记忆权重，结合向量匹配与时间衰减，可以打破单一相关性排序，输出更贴合业务逻辑的智能检索结果。例如：

• 用户手动将部分记忆标记为重要记忆，检索记忆时要对标记的重要记忆进行加权
• 希望在抽取记忆时，有一定的判断，哪些记忆更重要、权重更高

如何操作 #

第一步：创建事件规则， 配置权重 #

在创建事件规则时，可以选择配置事件权重，支持两种配置方式：

第二步：事件检索，配置事件权重的影响因子 #

在调用记忆检索时，可进行检索分数融合的配置。
检索分数融合：最终融合分数 = 向量检索分数 * 权重 + 时间衰减分数 * 权重 + 自定义权重分数 * 权重。

• 向量权重：控制内容相似度匹配的重要程度
• 时间权重：控制记忆发生时间的重要程度
  * 无衰减期：设置记忆不会衰减的时间范围，超出时间范围的记忆将进入衰减期，时间分数会自然下降
• 事件权重：控制自定义权重分数的重要程度

简单来说，三部分分数，哪部分权重越大，对最终的得分的影响越大。

在检索记忆时，将返回每部分得分明细。