Memoria calda
Cattura messaggi recenti, segnali emotivi e attività degli argomenti per un richiamo immediato e a bassa latenza.
OpenQCore · Sistemi di Memoria
Generazione I · Nucleo di Memoria Adattivo
Memoria Persistente.
Contesto che scala davvero.
Memory Systems è l'architettura di memoria per la produzione di OpenQCore: un motore stratificato che cattura segnali, classifica l'importanza, recupera la rilevanza e assembla blocchi di contesto per un'intelligenza stabile e a lungo termine.
Strati di memoria
A caldo + A freddo + Vettoriale + Comportamento
Modello di recupero
Basato su ranking + Guidato dalla rilevanza
Resilienza
Fallback + Predefiniti sicuri
Output del contesto
Richiamo + Cronologia + Stile + Relazioni
Livello di identità
Identità visiva di Memory Systems
Usa questo slot per il logo finale di Memory Systems. La sezione è pronta per il branding di produzione e il rendering responsive.
Sostituisci /engines/memory-logo.png con la risorsa finale del tuo marchio.
Architettura della memoria
Persistenza stratificata per una vera intelligenza conversazionale.
Il motore separa lo stato dell'interazione a breve termine dalla memoria delle intuizioni a lungo termine, quindi fonde il recupero e il contesto comportamentale in un unico flusso di memoria affidabile durante l'esecuzione.
Memoria fredda
Memorizza intuizioni a lungo termine, traguardi, contatori dei messaggi e il ranking persistente della memoria nel tempo.
Livello di recupero vettoriale
Indicizza contenuti significativi e recupera memorie semanticamente simili basandosi su soglie di rilevanza e di ranking.
Livello Comportamento + Relazione
Costruisce uno stile di risposta adattivo e il contesto relazionale a partire da segnali cumulativi e dallo stato della memoria.
Pipeline di costruzione del contesto
Dall'input grezzo al contesto di memoria operativo.
Ogni query passa attraverso estrazione, recupero, selezione, compressione e assemblaggio del contesto per generare input di esecuzione stabili e consapevoli della memoria.
01
Carica memoria calda + fredda
02
Estrai segnali della query
03
Recupera vettori + traguardi
04
Seleziona le memorie più rilevanti
05
Compressione IA opzionale
06
Costruisci richiamo + cronologia + stile
07
Restituisci blocco di contesto
Moduli principali di runtime
smart_extract + cached fallback
Estrazione dei segnali con fallback validato e recupero dalla cache quando l'elaborazione a monte fallisce.
MemoryRanker + threshold persistence
La valutazione dinamica della memoria controlla le soglie di persistenza e promuove voci significative a lungo termine.
retrieve_similar + relevance selector
Il recupero ibrido combina la similarità vettoriale e il filtraggio per rilevanza classificata per garantire precisione.
TimelineEngine + MemoryRecaller
I frammenti della timeline e i blocchi di richiamo offrono continuità cronologica e fattuale.
BehaviorEngine + style hinting
La selezione della modalità comportamentale genera suggerimenti sullo stile di risposta allineati al profilo di memoria dell'utente.
RelationshipEngine context layer
La modellazione del contesto relazionale cattura la dinamica delle interazioni e segnali di continuità.
Optional AI compression
La compressione LLM opzionale distilla le memorie selezionate in un contesto compatto ad alta utilità.
Prompt block assembler
Il blocco finale del prompt fonde richiamo, cronologia, relazioni e stile in un unico input di esecuzione.
Distribuisci intelligenza consapevole della memoria su scala di produzione.
Costruisci sistemi di IA con contesto durevole, comportamento adattivo e recupero della memoria resiliente in ogni interazione con l'utente.