Jackbessaliuz/dsh-memory-semantic ↗★ 2
dsh-memory-semantic
给 meow-memory 记忆系统加一层语义检索:让"记过的"变成"想得起来的"。只读记忆库,绝不写入上游。 适合已安装 meow-memory 并希望通过向量或混合检索提升记忆召回的用户。
インストール
npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:Jackbessaliuz/dsh-memory-semanticドキュメント
README 全文を読む ↗配套使用须知(重要)
本插件是 meow-memory 的卫星,不是替代品。装之前请先确认这几件事。
① 它必须和 meow-memory 一起用
本插件不含任何记忆写入能力——记忆的产生、分层、整理(dream)全部由 meow-memory 负责。 单独装它,记忆库里没有东西可检索,等于空转。
② 它只读,绝不写入
| meow-memory | dsh-memory-semantic | |
|---|---|---|
| 角色 | 基座:记忆的写入、分层、整理 | 增强层:只读检索与召回 |
| 数据库 | /.dsh-meow/memory.db | 自己的 /.dsh-semantic/* |
| 本插件对它的影响 | —— | 绝不写入、绝不修改 |
两条硬规矩:
- 本插件始终以只读方式打开记忆库:不建表、不写行、不改 schema。
- 卸载本插件后,meow-memory 的一切功能与数据原样不受影响。
③ 首次使用会自动建索引
第一次调用 memory_semantic 时,插件会把现有记忆全量嵌入一遍建立向量索引(几百条的库通常几十秒内完成)。
之后新增的记忆会增量补嵌,不需要你操心。
④ Ollama 是可选依赖
- 装了:走"向量 + BM25"融合检索,召回质量更好。
- 没装 / 没开:自动降级为纯 BM25,功能不中断,只是语义泛化弱一些。
插件不会因为你没装 Ollama 而报错或阻塞;autoStart: true 时它会在后台尝试把 Ollama 拉起来(不阻塞本次对话)。
⑤ 数据都在你自己的工作区
向量索引、图谱、轮次库都写在 /.dsh-semantic/ 下,删除该目录即可让本插件"从零开始",不影响 meow-memory 的任何数据。
⑥ 它会多花多少 token(实测,量不大)
先说结论:meow-memory 自己的开销不会因为装了这个插件而增加——本插件只读它的库,不改它的行为。真正的增量只有下面两笔:
| 开销 | 发生在哪 | 实测(150 轮真实样本的中位长度轮次) |
|---|---|---|
| 每轮一次抽取 | 后台独立调用,不进你的对话上下文 | 输入 ≈ 2,600 tokens + 输出 ≈ 240 tokens |
| 召回注入 | 插在当前提问之前,算进本轮上下文 | 最多 ≈ 1,100 tokens(k=3、上限 1200 字) |
按每天 100 轮估算,抽取约 26 万输入 + 2.4 万输出 tokens/天(长回复的轮次会比中位值高,实测样本最长一轮正文 3,752 字)。这个量级下,给抽取配一个便宜档模型就够——插件默认已经把抽取档位固定成温和档(low),不沿用你会话自己的档位。
两条都能单独关,互不影响:
- 不想要自动抽取:
turns.live.enabled: false→ 只留三个工具,需要时你自己喊; - 不想要自动注入:
turns.recallShadow.inject: false→ 不再自动递料,但已入库的轮次照样能检索。
③ 首次使用会自动建索引
第一次调用 memory_semantic 时,插件会把现有记忆全量嵌入一遍建立向量索引(几百条的库通常几十秒内完成)。
之后新增的记忆会增量补嵌,不需要你操心。
配置
所有可调参数都集中在 profile patch 的 config: 段,无需改代码:
- id: dsh-memory-semantic
name: 'dsh-memory-semantic'
config:
ollama:
url: http://127.0.0.1:11434
model: bge-m3
autoStart: false # true = 探测不到就后台拉起 Ollama
executablePath: '' # 绿色版/自定义安装可显式指定
probeTimeoutMs: 800
warmupWaitMs: 0 # 0 = 点火不等人,本轮直接走 BM25
embedBatch: 32
retrieval:
rrfK: 60 # RRF 融合常数
rrfPool: 10 # 每路候选池
outputChars: 220 # 单条记忆返回的最大字符数
queryInstruction: '为这个句子生成表示以用于检索相关文章:'
graph:
topK: 8
edgeThreshold: 0.62 # 余弦阈值:越高社区越碎
damping: 0.85
prIterations: 50
lpMaxIter: 50
turns:
live: # 轮次记忆自动写入(默认开启)
enabled: true
maxTokens: 4000
concurrency: 2
priorTurns: 3 # 抽取时带上前面几轮做上下文
vector: true # 是否为每一轮算向量
recallShadow: # 召回注入(默认关闭)
inject: true
k: 3
maxChars: 1200
minQueryChars: 6
guard: # 防复读退化折叠(thinking-guard 并入,1.1.0)
enabled: true
dryRun: false # 调判据时先设 true 观察一天
minChars: 400 # 思考块短于这个长度不看
minRepeats: 25 # 同一单元至少重复这么多次
minShare: 0.20 # 重复部分至少占尾窗句数的 20%
maxUnit: 30 # 算作「重复单元」的最大字符数(英文环境建议调大)
tailChars: 4000 # 只看思考块尾部这么长
foldToolSteps: true # 带工具调用的步也折叠(含工具结果一起换成说明)
rotationGuard: true # v2 判据:短句轮换 / 英文碎片
任何非法值都会安静地退回默认值——配置写错不会让插件加载失败。