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。
- 多层级的长期记忆，包括：预设层、全局层、群组层、用户层。并支持联合检索
- 支持多种长期记忆引擎，可以为每个层级设置不同的长期记忆引擎。
- 模拟人类的记忆分类，并添加记忆遗忘实现。
- 即使清除房间内的聊天记录，长期记忆依然存在。
配置
请参考 长期记忆插件 进行配置。
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。
