长期记忆
长期记忆是 ChatLuna 一直在迭代和探索的一项功能。 经过了多次迭代，目前终于迎来了相对稳定和成熟的版本。
目前长期记忆具有以下特性：
- 基于模型和用户的对话历史，提取关键信息，并存储到向量数据库中。
- 跨不同房间的记忆，基于预设和用户区分。
- 即使清除房间内的聊天记录，长期记忆依然存在。
配置
配置好了之后，前往 Koishi 控制面板，在主插件的配置页，打开 长期记忆 开关即可。
开启后还需要设置长期记忆的 提取模型。目前的长期记忆基于大语言模型来提取关键信息，因此需要设置一个模型。
推荐使用速度快的模型，如 gpt-4o-mini。
对于 长期记忆存储轮次，我们推荐设置为 3-5 轮次，这样既能保证记忆的准确性，也不会出现太多的冗余记忆。
命令
ChatLuna 提供了一组命令来管理长期记忆。
以下为命令列表：
测试
即使你已经配置好了长期记忆，也需要通过测试来确保其正常工作。
我们可以设置 长期记忆存储轮次 为 1，这样每条消息都会被存储到向量数据库中。
开启 isLog 选项，这样则会打印出更多的日志信息。
完成后尝试和模型对话，发送多条消息。
稍等片刻，在 Koishi 日志中将会看到提取关键信息并存储到向量数据库中的日志。
清除房间内的聊天记录，再次发送消息，确保之前存储的记忆依然存在。
这时候就可以正常使用长期记忆功能了。
已知问题
- 提取出来的文本内容可能会干扰模型的正常回复。
