一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统

本发明涉及自然语言处理、计算机数据存储和大语言模型上下文管理领域，具体涉及一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统。

背景技术：

1、大语言模型通常只能直接利用当前上下文窗口内的信息。为了在多轮对话和跨会话交互中保持用户偏好、行为约束、认知规律和用户事实的连续性，现有系统会将历史对话片段、摘要或结构化条目写入外部存储，并在后续对话中按照语义相关性检索和注入。

2、现有记忆管理方案常把近期信息与长期信息分开存储，并依据出现频次、访问频率、时间衰减或存储容量迁移记忆条目。该类机制可以控制记忆的保留位置，但面对同一认知主题下的新内容时，仍难以区分以下数据性质：新内容只是既有认知规则的新增支持证据；新内容与既有规则分别适用于不同情境；新内容已经稳定形成并应替代既有规则；新内容尚未得到充分验证，只能暂时保留。

3、如果仅根据出现频次将短期记忆升级为长期记忆，语义相近的重复证据可能形成多个条目，情境差异也可能被误判为认知更新。反之，如果仅根据语义相似度合并条目，不同适用情境下分别成立的规则可能被压缩为缺少条件边界的统一结论。对于先进入待验证状态、后续又获得跨会话支持的条目，如果晋升后不再判断其与既有稳定认知的情境关系，还可能直接覆盖仍在其他情境中有效的旧规则。

4、此外，记忆条目的演化状态与大语言模型的调用权限往往相互独立。尚待验证的内容可能以与稳定认知相同的方式进入提示文本，或者条件分支在上下文截断时只保留结论而丢失适用情境，使大语言模型无法识别该记忆的可信状态和条件边界。

5、因此，需要一种围绕同一父级稳定认知框架连续处理候选写入、探索验证、稳定落位和当前轮次调用的技术方案，使语义变化程度、适用情境变化程度和跨会话稳定状态共同控制记忆条目的数据结构、演化状态和调用权限。

技术实现思路

1、现有个体长期记忆管理方案难以有效区分重复支持、情境分化、认知更新和待验证内容，且记忆条目的演化状态与调用权限之间缺乏统一管理。为解决上述问题，本发明提供一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统。

2、一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：建立个体长期记忆存储区，所述个体长期记忆存储区包括行为约束层、认知框架层和关键锚点层，所述认知框架层包括稳定认知轨、探索认知轨以及与稳定认知轨中的稳定认知框架条目关联的情境化条件分支；

4、步骤s2：获取用户与大语言模型之间的对话流，从所述对话流中提取候选记忆条目，将表征行为约束的候选记忆条目确定为行为约束层候选记忆条目，将表征跨会话认知规律的候选记忆条目确定为认知框架层候选记忆条目，将表征用户事实的候选记忆条目确定为关键锚点层候选记忆条目；

5、步骤s3：针对认知框架层候选记忆条目生成候选语义向量，根据所述候选语义向量与稳定认知轨中的稳定认知框架条目的稳定语义向量之间的语义相似度确定父级稳定认知框架条目，并从所述认知框架层候选记忆条目对应的对话片段中提取当前应用情境；

6、步骤s4：在确定所述父级稳定认知框架条目时，计算所述认知框架层候选记忆条目与所述父级稳定认知框架条目之间的语义偏离度以及所述当前应用情境与所述父级稳定认知框架条目的适用情境之间的情境匹配度，并获取所述认知框架层候选记忆条目的用户确认结果、独立会话支持数量、跨会话语义一致性和纠错记录；在未确定所述父级稳定认知框架条目时，获取所述认知框架层候选记忆条目的用户确认结果、独立会话支持数量、跨会话语义一致性和纠错记录；

7、步骤s5：按照纠错否定判定、父级条目并入判定、情境化条件分支判定、稳定验证判定和探索写入判定的顺序对所述认知框架层候选记忆条目执行首次分流：

8、在所述纠错记录包含用户对所述认知框架层候选记忆条目的否定结果时停止写入；在不存在所述否定结果、已确定所述父级稳定认知框架条目、所述语义偏离度低于偏离阈值且所述情境匹配度达到情境匹配阈值时，将所述认知框架层候选记忆条目的触发信号来源和独立会话支持记录并入所述父级稳定认知框架条目且不生成新的认知框架层记忆条目；

9、在不满足父级条目并入条件、已确定所述父级稳定认知框架条目、所述语义偏离度达到所述偏离阈值、所述情境匹配度低于所述情境匹配阈值，且所述认知框架层候选记忆条目与所述父级稳定认知框架条目分别在各自适用情境下得到用户确认时，将所述认知框架层候选记忆条目写入所述父级稳定认知框架条目的情境化条件分支；在未产生停止写入、父级条目并入、情境化条件分支写入结果，且所述用户确认结果表明所述认知框架层候选记忆条目为长期通用认知规律时，将所述认知框架层候选记忆条目确定为满足稳定验证条件并执行统一稳定落位处理；

10、在未产生前述处理结果，且所述独立会话支持数量达到稳定会话数量阈值、所述跨会话语义一致性达到一致性阈值并且不存在否定性纠错记录时，将所述认知框架层候选记忆条目确定为满足稳定验证条件并执行所述统一稳定落位处理；

11、在未产生前述处理结果时，将所述认知框架层候选记忆条目写入探索认知轨，其中，所述统一稳定落位处理包括：在不存在所述父级稳定认知框架条目时，将满足稳定验证条件的条目作为新的稳定认知框架条目写入稳定认知轨；在存在所述父级稳定认知框架条目且满足稳定验证条件的条目的适用情境与所述父级稳定认知框架条目的适用情境之间的情境匹配度达到所述情境匹配阈值时，将所述父级稳定认知框架条目调整为已替代状态，将满足稳定验证条件的条目写入稳定认知轨，并建立二者之间的版本关联；

12、在存在所述父级稳定认知框架条目且所述情境匹配度低于所述情境匹配阈值时，保留所述父级稳定认知框架条目，并将满足稳定验证条件的条目写入所述父级稳定认知框架条目的情境化条件分支；

13、步骤s6：按照预设校验周期对探索认知轨中的探索认知框架条目依次执行纠错否定校验、稳定晋升校验、情境化条件分支校验和观察期限校验：在检测到用户否定结果时将所述探索认知框架条目调整为淘汰退出状态；在未检测到用户否定结果且所述探索认知框架条目满足所述稳定验证条件时，将所述探索认知框架条目调整为晋升稳定状态并执行所述统一稳定落位处理；在未达到晋升稳定状态且仅在目标应用情境下重复成立、所述父级稳定认知框架条目在所述目标应用情境之外保持有效时，将所述探索认知框架条目调整为情境化条件分支状态；在未达到前述状态且观察期限届满时，将所述探索认知框架条目调整为淘汰退出状态；在不满足前述条件时保持探索状态，每次状态校验仅生成一个状态结果，并依据所述状态结果更新活跃记忆条目集合；

14、步骤s7：识别当前用户问题所属的对话类型，按照所述对话类型对应的记忆准入规则从所述活跃记忆条目集合中筛选当前轮次使用的记忆条目，其中，情境化条件分支中的认知框架条目仅在当前用户问题对应的应用情境与该情境化条件分支的适用情境之间的情境匹配度达到情境匹配阈值时被筛选，探索认知框架条目与稳定认知框架条目分别写入相互分隔的上下文块；

15、步骤s8：将筛选得到的记忆条目与当前用户问题组装为大语言模型输入文本并发送至大语言模型，记录实际写入所述大语言模型输入文本的记忆条目标识，根据所述记忆条目标识更新记忆访问频次日志和下一轮对话使用的记忆检索索引。

16、进一步的，所述个体长期记忆存储区中的每一记忆条目包括条目唯一标识、所属层级、条目内容、置信度标注、时效性标注、最近确认时间、条目状态、检索指引和版本关联；每一认知框架层记忆条目还包括认知对象、认知关系、认知结论、适用情境、演化状态、触发信号来源集合、独立会话支持数量、父级稳定认知框架条目标识、纠错记录和观察期限；所述行为约束层中的记忆条目采用包括触发条件和对应行为的指令格式，所述关键锚点层中的记忆条目采用包括属性名称和属性取值的键值对格式。

17、进一步的，步骤s2包括：检测所述对话流中的显式声明信号、纠错信号、重复模式信号和批处理信号，按照显式声明信号、纠错信号、重复模式信号和批处理信号由高至低的优先级生成记忆提炼任务队列；在用户话语包含预设记忆请求词组且记忆请求意图分类结果为确认时生成显式声明信号；在用户话语包含对上一轮大语言模型回复的否定性评价且所述用户话语与上一轮大语言模型回复之间的语义关联度达到指向阈值时生成纠错信号；对具有不同会话标识的对话摘要进行语义向量化和语义聚类，在同一话题簇包含的对话摘要数量达到重复数量阈值时生成重复模式信号；在累计对话轮次数达到批处理轮次阈值时生成批处理信号。

18、进一步的，步骤s3和步骤s4包括：将语义相似度最高且达到父级匹配阈值的稳定认知框架条目确定为父级稳定认知框架条目，在各语义相似度均低于所述父级匹配阈值时，将所述认知框架层候选记忆条目确定为无父级候选记忆条目；分别提取所述认知框架层候选记忆条目和所述父级稳定认知框架条目的认知关系字段语义向量与认知结论字段语义向量，按照d=αdr+(1-α)dc计算语义偏离度d，其中，dr表示两个认知关系字段语义向量之间的余弦距离，dc表示两个认知结论字段语义向量之间的余弦距离，α表示认知关系字段权重且0<α<1；从所述对话片段中提取任务对象、使用场景、目标类型和约束条件以形成所述当前应用情境，按照m=β1mo+β2ms+β3mg+β4ml计算情境匹配度m，其中，mo、ms、mg和ml分别表示任务对象匹配分值、使用场景匹配分值、目标类型匹配分值和约束条件匹配分值，β1、β2、β3、β4分别为对应权重，且β1+β2+β3+β4=1。

19、进一步的，步骤s5中，为所述认知框架层候选记忆条目建立候选确认记录，为所述父级稳定认知框架条目建立父级确认记录，所述候选确认记录和所述父级确认记录均包括被确认条目标识、来源会话标识、来源轮次标识、确认结果和确认结果对应的应用情境；用于情境化条件分支判定的候选确认记录关联所述认知框架层候选记忆条目，用于情境化条件分支判定的父级确认记录关联所述父级稳定认知框架条目，两个确认记录中的应用情境分别与对应条目的适用情境匹配；执行所述父级条目并入判定时，保留所述父级稳定认知框架条目的条目内容、稳定语义向量和适用情境，不为所述认知框架层候选记忆条目分配新的条目唯一标识，对所述触发信号来源和独立会话支持记录进行来源去重后写入所述父级稳定认知框架条目，更新所述父级稳定认知框架条目的独立会话支持数量，并在所述认知框架层候选记忆条目具有候选确认记录时更新最近确认时间；未确定父级稳定认知框架条目且未获得停止写入结果的认知框架层候选记忆条目将父级稳定认知框架条目标识置为空值，在满足所述稳定验证条件时写入稳定认知轨，在不满足所述稳定验证条件时写入探索认知轨。

20、进一步的，两个会话在会话标识不同、起始时间间隔达到会话间隔阈值且不属于同一任务的连续对话时被确定为相互独立的会话；所述跨会话语义一致性根据支持同一认知框架层候选记忆条目的各独立会话对应的认知关系字段语义向量和认知结论字段语义向量计算；同一对话内容形成的原始对话片段、对话摘要和批处理结果具有相同的来源关联标识，并在统计所述独立会话支持数量时计为一个支持记录。

21、进一步的，步骤s6包括：在探索认知框架条目的纠错记录包含用户否定结果时，将所述探索认知框架条目调整为淘汰退出状态并从所述活跃记忆条目集合中移除；在未检测到所述用户否定结果且所述探索认知框架条目满足所述稳定验证条件时，将所述探索认知框架条目调整为晋升稳定状态并执行所述统一稳定落位处理；在所述探索认知框架条目未达到晋升稳定状态、仅在目标应用情境下重复成立且所述父级稳定认知框架条目在所述目标应用情境之外保持有效时，将所述探索认知框架条目调整为情境化条件分支状态；在所述探索认知框架条目未达到晋升稳定状态和情境化条件分支状态且观察期限届满时，将所述探索认知框架条目调整为淘汰退出状态并从所述活跃记忆条目集合中移除；在不满足前述状态调整条件时，将所述探索认知框架条目保持为探索状态。

22、进一步的，执行所述统一稳定落位处理时，在形成父级替代结果的情况下，将所述父级稳定认知框架条目的条目状态更新为已替代，将所述父级稳定认知框架条目从所述活跃记忆条目集合中移除并保留在历史记录中，在落位后的稳定认知框架条目的版本关联中写入所述父级稳定认知框架条目的条目唯一标识，并将记忆检索索引中指向所述父级稳定认知框架条目的活跃索引更新为指向落位后的稳定认知框架条目；在形成情境化条件分支结果的情况下，保持所述父级稳定认知框架条目的活跃状态和适用情境，在情境化条件分支记录中写入所述父级稳定认知框架条目的条目唯一标识、分支条目标识和分支适用情境，并分别保存所述父级稳定认知框架条目的适用情境和所述分支适用情境；在形成无父级的新建稳定条目结果的情况下，将所述父级稳定认知框架条目标识置为空值，并将所述新建稳定条目作为版本链的起始条目写入稳定认知轨。

23、进一步的，步骤s7和步骤s8包括：在当前用户问题属于事实查询型时，从行为约束层和关键锚点层中筛选与当前用户问题语义匹配的活跃记忆条目，不从探索认知轨中筛选记忆条目；在当前用户问题属于决策支持型时，从稳定认知轨中筛选情境匹配度达到情境匹配阈值的稳定认知框架条目，并从探索认知轨中筛选独立会话支持数量达到探索注入数量阈值且情境匹配度达到情境匹配阈值的探索认知框架条目；在当前用户问题属于认知澄清型时，从稳定认知轨中筛选情境匹配度达到情境匹配阈值的稳定认知框架条目，并从探索认知轨中筛选独立会话支持数量达到探索注入数量阈值且情境匹配度达到情境匹配阈值的探索认知框架条目；在当前用户问题属于情绪意义梳理型时，从稳定认知轨中筛选情境匹配度达到情境匹配阈值的稳定认知框架条目，并从探索认知轨中筛选经过用户确认且情境匹配度达到情境匹配阈值的探索认知框架条目；将筛选得到的行为约束层记忆条目、稳定认知框架条目、探索认知框架条目和关键锚点层记忆条目分别写入行为约束层记忆块、稳定认知上下文块、探索认知上下文块和关键锚点层记忆块，在所述探索认知上下文块之前写入用于表示待验证状态的状态提示，将情境化条件分支中的认知框架条目与其父级稳定认知框架条目及适用情境组成整体分支记忆组并写入所述稳定认知上下文块；按照行为约束层记忆块、基于稳定认知框架条目生成的行为控制指令块、稳定认知上下文块、探索认知上下文块、关键锚点层记忆块、外部检索结果和当前用户问题的顺序组装所述大语言模型输入文本；在所述大语言模型输入文本的词元数量超过上下文窗口词元预算时，依次删除外部检索结果、探索认知上下文块中的探索认知框架条目和关键锚点层记忆块中的关键锚点层记忆条目，删除所述整体分支记忆组时对该整体分支记忆组进行整体删除，并保留所述行为约束层记忆块、所述行为控制指令块和所述稳定认知上下文块中的稳定认知框架条目。

24、一种个体长期记忆分层演化及认知赋能系统，包括处理器、存储器、大语言模型接口和记忆存储器；

25、所述存储器存储由所述处理器执行的计算机程序，所述记忆存储器设有行为约束层、认知框架层和关键锚点层，所述认知框架层设有稳定认知轨、探索认知轨以及与稳定认知框架条目关联的情境化条件分支；

26、所述处理器执行所述计算机程序时，从经由所述大语言模型接口获得的对话流中提取认知框架层候选记忆条目，确定父级稳定认知框架条目和当前应用情境，获取语义偏离度、情境匹配度、用户确认结果、独立会话支持数量、跨会话语义一致性和纠错记录，并按照以下顺序执行首次分流：在所述纠错记录包含用户否定结果时停止写入，在不存在所述用户否定结果、已确定所述父级稳定认知框架条目、所述语义偏离度低于偏离阈值且所述情境匹配度达到情境匹配阈值时把所述认知框架层候选记忆条目的支持记录并入所述父级稳定认知框架条目，在不满足并入条件、已确定所述父级稳定认知框架条目、所述语义偏离度达到所述偏离阈值、所述情境匹配度低于所述情境匹配阈值且候选条目与父级条目分别在各自适用情境下得到用户确认时形成情境化条件分支，在未产生前述结果且所述用户确认结果表明候选条目为长期通用认知规律时，确定所述认知框架层候选记忆条目满足稳定验证条件，在未产生前述处理结果且所述独立会话支持数量达到稳定会话数量阈值、所述跨会话语义一致性达到一致性阈值并且不存在否定性纠错记录时，确定所述认知框架层候选记忆条目满足所述稳定验证条件，其余认知框架层候选记忆条目写入探索认知轨；

27、所述处理器对满足所述稳定验证条件的认知框架层候选记忆条目以及经探索验证后满足所述稳定验证条件的探索认知框架条目执行相同的统一稳定落位处理，在不存在父级稳定认知框架条目时新建稳定认知框架条目，在存在父级稳定认知框架条目且条目之间的情境匹配度达到所述情境匹配阈值时替代父级稳定认知框架条目并建立版本关联，在存在父级稳定认知框架条目且所述情境匹配度低于所述情境匹配阈值时形成情境化条件分支；所述处理器按照纠错否定校验、稳定晋升校验、情境化条件分支校验和观察期限校验的顺序更新探索认知框架条目的演化状态，并根据当前用户问题所属的对话类型和更新后的演化状态筛选记忆条目以组装大语言模型输入文本。

28、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

29、（1）本发明提供的一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统，把语义偏离度和情境匹配度作为彼此独立的状态决策输入，并与稳定验证结果结合使用。内容和情境均接近的候选条目只增加父级条目的支持记录；情境不同且分别成立的条目保留为条件分支；满足稳定验证条件但尚需确定与父级关系的条目进入统一稳定落位处理；未满足稳定验证条件的条目进入探索认知轨。不同性质的候选数据由此写入不同的数据位置和状态字段。

30、（2）本发明提供的一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统，接满足稳定验证条件的候选条目与经探索验证后晋升的条目共用统一稳定落位处理，使二者在相同父级状态和情境匹配关系下产生相同的新建、替代或分支结果，避免因进入稳定状态的时间不同而形成不一致的数据结构。

31、（3）本发明提供的一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统，固定的首次分流顺序和探索状态校验顺序均采用前一条件命中后停止后续判断的处理方式，使单个候选条目或探索条目在一次处理过程中只生成一个结果。用户否定优先于并入、分支和稳定落位，可以阻止已被纠正的内容继续进入活跃记忆条目集合。

32、（4）本发明提供的一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统，父级并入只追加经过来源去重的支持记录，不改变父级条目的内容、稳定语义向量和适用情境。由同一原始对话派生的片段、摘要和批处理结果只计为一个独立支持记录，可以避免重复派生数据放大跨会话支持数量。父级替代结果保留历史条目和版本关联，条件分支结果分别保留父级适用情境与分支适用情境。处理器能够通过条目状态、父级标识和版本关联恢复认知框架的演化路径，并从活跃记忆条目集合中排除已替代和淘汰退出的条目。

33、（5）本发明提供的一种个体长期记忆分层演化及认知赋能方法与系统，按照对话类型和演化状态设置记忆准入规则，并将稳定认知、探索认知和关键锚点写入不同上下文块，使记忆的数据状态继续控制其模型调用权限。将父级条目、条件分支和分支适用情境作为不可拆分的分支记忆组处理，可以避免词元预算截断后只保留分支结论而丢失适用条件。