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召回

理解 Lore 如何检索与任务相关的记忆候选,以及为什么 Agent 需要先打开节点再引用。

Recall 会找到与当前任务相关的记忆,并把它们作为候选展示。

召回如何选择候选

Recall 会组合多种信号:记忆内容和生成视图的文本搜索、术语匹配、披露触发条件、优先级,以及配置了 embedding 时的语义检索。具体候选列表取决于设置和可用数据库扩展。

召回块格式

Agent prompt 中的召回块如下所示:

*.txt
Plaintext
<recall session_id="sess-1" query_id="q1">
0.74 | preferences://user | 简洁回复 · 时区
0.68 | project://my_app/deployment | cloudflare pages · 构建命令
</recall>

每行展示分数、记忆 URI 和匹配的术语。分数是相关性信号而非命令——始终先打开节点再依赖它。

如何使用召回

  1. 阅读召回块。
  2. lore_get_node 打开相关记忆节点(传入 session_idquery_id,让 Lore 追踪使用情况)。
  3. 忽略弱相关或无关候选。
  4. 当同一条有用记忆反复缺失时,改善记忆结构。

在检查记忆是否有好的 disclosure、glossary 和 priority 之前,不要先调召回阈值。

Lore 适合保存什么了解哪些事实、偏好、决策和规则应该成为持久记忆。Lore 如何工作理解启动上下文、召回、读取记忆、写入持久变更和审阅的循环。什么时候使用 Lore判断哪些信息值得保存,哪些短期笔记不需要进入记忆。记忆模型了解路径、域、优先级、披露、术语和生成视图这些核心记忆结构。