添加了记忆功能

src/main/services/MemoryFileService.ts

@@ -81,8 +81,34 @@ export class MemoryFileService {
           // 如果文件不存在或读取失败，使用空对象
         }
 
-        // 合并数据，优先使用新数据
+        // 合并数据，注意数组的处理
-        const mergedData = { ...existingData, ...data }
+        const mergedData = { ...existingData }
+
+        // 处理每个属性
+        Object.entries(data).forEach(([key, value]) => {
+          // 如果是数组属性，需要特殊处理
+          if (Array.isArray(value) && Array.isArray(mergedData[key])) {
+            // 对于 memories 和 shortMemories，需要合并而不是覆盖
+            if (key === 'memories' || key === 'shortMemories') {
+              // 创建一个集合来跟踪已存在的记忆ID
+              const existingIds = new Set(mergedData[key].map(item => item.id))
+
+              // 将新记忆添加到现有记忆中，避免重复
+              value.forEach(item => {
+                if (item.id && !existingIds.has(item.id)) {
+                  mergedData[key].push(item)
+                  existingIds.add(item.id)
+                }
+              })
+            } else {
+              // 其他数组属性，使用新值
+              mergedData[key] = value
+            }
+          } else {
+            // 非数组属性，直接使用新值
+            mergedData[key] = value
+          }
+        })
 
         // 保存合并后的数据
         await fs.writeFile(memoryDataPath, JSON.stringify(mergedData, null, 2))

src/renderer/src/i18n/locales/zh-cn.json

@@ -1070,6 +1070,26 @@
           "enable": "启用智能优先级管理",
           "enableTip": "启用后，系统将根据重要性、访问频率和时间因素自动排序记忆",
           "decay": "记忆衰减",
+          "decayRate": "衰减速率",
+          "decayRateTip": "值越大，记忆衰减越快。0.05表示每天衰减5%",
+          "freshness": "记忆鲜度",
+          "freshnessTip": "考虑记忆的创建时间和最后访问时间，优先显示较新的记忆",
+          "updateNow": "立即更新",
+          "updateNowTip": "立即更新所有记忆的优先级排序",
+          "update": "更新"
+        },
+        "contextualRecommendation": {
+          "title": "上下文感知记忆推荐",
+          "description": "根据当前对话上下文，智能推荐相关的记忆内容。",
+          "enable": "启用上下文感知记忆推荐",
+          "enableTip": "启用后，系统将根据当前对话上下文自动推荐相关记忆",
+          "autoRecommend": "自动推荐记忆",
+          "autoRecommendTip": "启用后，系统将定期自动分析当前对话并推荐相关记忆",
+          "threshold": "推荐阈值",
+          "thresholdTip": "设置记忆推荐的相似度阈值，值越高要求越严格",
+          "clearRecommendations": "清除当前推荐",
+          "clearRecommendationsTip": "清除当前的记忆推荐列表",
+          "clear": "清除",
           "decayTip": "随着时间推移，未访问的记忆重要性会逐渐降低",
           "decayRate": "衰减速率",
           "decayRateTip": "值越大，记忆衰减越快。0.05表示每天衰减5%",

src/renderer/src/pages/settings/MemorySettings/index.tsx

@@ -9,7 +9,7 @@ import {
 import { useTheme } from '@renderer/context/ThemeProvider'
 import { TopicManager } from '@renderer/hooks/useTopic'
 import { analyzeAndAddShortMemories, useMemoryService } from '@renderer/services/MemoryService'
-import store, { useAppDispatch, useAppSelector } from '@renderer/store'
+import { useAppDispatch, useAppSelector } from '@renderer/store'
 import {
   addMemory,
   clearMemories,
@@ -19,7 +19,8 @@ import {
   setAnalyzing,
   setAutoAnalyze,
   setMemoryActive,
-  setShortMemoryAnalyzeModel
+  setShortMemoryAnalyzeModel,
+  saveMemoryData
 } from '@renderer/store/memory'
 import { Topic } from '@renderer/types'
 import { Button, Empty, Input, List, message, Modal, Radio, Select, Switch, Tabs, Tag, Tooltip } from 'antd'
@@ -260,18 +261,9 @@ const MemorySettings: FC = () => {
     dispatch(setAnalyzeModel(modelId))
     console.log('[Memory Settings] Analyze model set:', modelId)
 
-    // 手动保存到JSON文件
+    // 使用Redux Thunk保存到JSON文件
     try {
-      const state = store.getState().memory
+      await dispatch(saveMemoryData({ analyzeModel: modelId })).unwrap()
-      await window.api.memory.saveData({
-        analyzeModel: modelId,
-        shortMemoryAnalyzeModel: state.shortMemoryAnalyzeModel,
-        vectorizeModel: state.vectorizeModel,
-        // 确保其他必要的数据也被保存
-        memoryLists: state.memoryLists || [],
-        memories: state.memories || [],
-        shortMemories: state.shortMemories || []
-      })
       console.log('[Memory Settings] Analyze model saved to file successfully:', modelId)
     } catch (error) {
       console.error('[Memory Settings] Failed to save analyze model to file:', error)
@@ -283,18 +275,9 @@ const MemorySettings: FC = () => {
     dispatch(setShortMemoryAnalyzeModel(modelId))
     console.log('[Memory Settings] Short memory analyze model set:', modelId)
 
-    // 手动保存到JSON文件
+    // 使用Redux Thunk保存到JSON文件
     try {
-      const state = store.getState().memory
+      await dispatch(saveMemoryData({ shortMemoryAnalyzeModel: modelId })).unwrap()
-      await window.api.memory.saveData({
-        analyzeModel: state.analyzeModel,
-        shortMemoryAnalyzeModel: modelId,
-        vectorizeModel: state.vectorizeModel,
-        // 确保其他必要的数据也被保存
-        memoryLists: state.memoryLists || [],
-        memories: state.memories || [],
-        shortMemories: state.shortMemories || []
-      })
       console.log('[Memory Settings] Short memory analyze model saved to file successfully:', modelId)
     } catch (error) {
       console.error('[Memory Settings] Failed to save short memory analyze model to file:', error)

src/renderer/src/services/MemoryService.ts

@@ -899,33 +899,42 @@ export const analyzeAndAddShortMemories = async (topicId: string) => {
 
     // 构建短期记忆分析提示词，包含已有记忆和新对话
     const prompt = `
-请对以下对话内容进行详细分析和总结，提取对当前对话至关重要的上下文信息。
+请对以下对话内容进行非常详细的分析和总结，提取对当前对话至关重要的上下文信息。请注意，这个分析将用于生成短期记忆，帮助AI理解当前对话的完整上下文。
 
 分析要求：
-1. 详细总结用户的每一句话中表达的关键信息、需求和意图
+1. 非常详细地总结用户的每一句话中表达的关键信息、需求和意图
-2. 分析AI回复中的重要内容和对用户问题的解决方案
+2. 全面分析AI回复中的重要内容和对用户问题的解决方案
-3. 识别对话中的重要事实、数据和具体细节
+3. 详细记录对话中的重要事实、数据、代码示例和具体细节
-4. 捕捉对话的逻辑发展和转折点
+4. 清晰捕捉对话的逻辑发展、转折点和关键决策
 5. 提取对理解当前对话上下文必不可少的信息
+6. 记录用户提出的具体问题和关注点
+7. 捕捉用户在对话中表达的偏好、困惑和反馈
+8. 记录对话中提到的文件、路径、变量名等具体技术细节
 
-与长期记忆不同，短期记忆应该关注当前对话的具体细节和上下文，而不是用户的长期偏好。每条短期记忆应该是对对话片段的精准总结，确保不遗漏任何重要信息。
+与长期记忆不同，短期记忆应该非常详细地关注当前对话的具体细节和上下文。每条短期记忆应该是对对话片段的精准总结，确保不遗漏任何重要信息。
+
+请注意，对于长对话（超过5万字），您应该生成至少15-20条详细的记忆条目，确保完整捕捉对话的所有重要方面。对于超长对话（超过8万字），应生成至少20-30条记忆条目。
 
 ${
   existingMemoriesContent
     ? `以下是已经提取的重要信息：
 ${existingMemoriesContent}
 
-请分析新的对话内容，提取出新的重要信息，避免重复已有信息。确保新提取的信息与已有信息形成连贯的上下文理解。`
+请分析新的对话内容，提取出新的重要信息，避免重复已有信息。确保新提取的信息与已有信息形成连贯的上下文理解。对于新的对话内容，请提供非常详细的分析。`
-    : '请对对话进行全面分析，确保不遗漏任何重要细节。每条总结应该是完整的句子，清晰表达一个重要的上下文信息。'
+    : '请对对话进行非常全面和详细的分析，确保不遗漏任何重要细节。每条总结应该是完整的句子，清晰表达一个重要的上下文信息。请确保总结足够详细，以便在没有原始对话的情况下也能理解完整的上下文。'
 }
 
 输出格式：
-- 提供完整的上下文总结，数量不限，确保覆盖所有重要信息
+- 提供非常详细的上下文总结，数量不限，确保覆盖所有重要信息
-- 每条总结应该是一个完整的句子
+- 每条总结应该是一个完整的句子，包含充分的上下文信息
 - 确保总结内容精准、具体且与当前对话直接相关
 - 按重要性排序，最重要的信息放在前面
-- 对于复杂的对话，应提供足够多的条目（至少5-10条）以确保上下文的完整性
+- 对于复杂的对话，必须提供足够多的条目（至少15-20条）以确保上下文的完整性
-- 如果对话内容简单，可以少于5条，但必须确保完整捕捉所有重要信息
+- 对于技术内容，请包含具体的文件名、路径、变量名、函数名等技术细节
+- 对于代码相关的对话，请记录关键的代码片段和实现细节
+- 如果对话内容简单，可以少于15条，但必须确保完整捕捉所有重要信息
+
+请记住，您的分析应该非常详细，不要过于简化或概括。对于8万字的对话，100字的总结是远远不够的，应该提供至少500-1000字的详细总结，分成多个条目。
 
 如果没有找到新的重要信息，请返回空字符串。
 

src/renderer/src/store/memory.ts

@@ -1,6 +1,7 @@
 import { createSlice, createAsyncThunk, PayloadAction } from '@reduxjs/toolkit'
 import { nanoid } from 'nanoid'
 import log from 'electron-log'
+import store from '@renderer/store'
 
 // 记忆列表接口
 export interface MemoryList {
@@ -851,12 +852,26 @@ export const saveMemoryData = createAsyncThunk(
   'memory/saveData',
   async (data: Partial<MemoryState>) => {
     try {
-      // log.info('Saving memory data to file...') // Removed direct log call from renderer
+      console.log('[Memory] Saving memory data to file...', Object.keys(data))
-      const result = await window.api.memory.saveData(data)
+
-      // log.info('Memory data saved successfully') // Removed direct log call from renderer
+      // 确保数据完整性
+      const state = store.getState().memory
+      const completeData = {
+        ...data,
+        // 如果没有提供这些字段，则使用当前状态中的值
+        memoryLists: data.memoryLists || state.memoryLists,
+        memories: data.memories || state.memories,
+        shortMemories: data.shortMemories || state.shortMemories,
+        analyzeModel: data.analyzeModel || state.analyzeModel,
+        shortMemoryAnalyzeModel: data.shortMemoryAnalyzeModel || state.shortMemoryAnalyzeModel,
+        vectorizeModel: data.vectorizeModel || state.vectorizeModel
+      }
+
+      const result = await window.api.memory.saveData(completeData)
+      console.log('[Memory] Memory data saved successfully')
       return result
     } catch (error) {
-      console.error('Failed to save memory data:', error) // Use console.error instead of log.error
+      console.error('[Memory] Failed to save memory data:', error)
       return false
     }
   }