长记忆精细化控制管理功能-云原生数据仓库AnalyticDB-阿里云

本指南面向已掌握 AnalyticDB for PostgreSQL长记忆基础用法的开发者。本文将详细介绍一系列高级功能，旨在为您提供对记忆生命周期、检索逻辑、内容处理和监控审计的精细化控制能力。所有功能均通过调用 adbpg_llm_memory 模式下的 SQL 函数（UDF）实现。

记忆内容处理

设置记忆自动过期时间

在导入记忆时，支持通过 meta 字段设置 expiration_date，以实现记忆的自动过期管理。过期的记忆在后续的检索中将不会被召回。

函数：adbpg_llm_memory.add()
参数：meta（JSON）

示例：设置一条记忆在 2025年11月30日后自动过期。

-- 如下的记忆被导入之后，如果2025-12-01检索去检索，该记忆将不会被召回
SELECT adbpg_llm_memory.add($$
[
  {"role": "user", "content": "我这周末将会去北京旅行"}
]
$$, 'test_u', null, null, $${"expiration_date": "2025-11-30"}$$, null, null);

更新记忆内容

如果对已抽取的记忆内容不满意，可以通过 update 接口直接修改指定记忆的内容。

版本要求：7.2.1.9及以上
函数：adbpg_llm_memory.update(memory_id TEXT, new_content TEXT)

示例：将指定 ID 的记忆内容修改为“喜欢喝咖啡”。

-- 将id为b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d记忆内容修改为“喜欢喝咖啡”
SELECT adbpg_llm_memory.update('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d', '喜欢喝咖啡');

记忆检索与过滤

添加高级检索过滤条件

search 接口的 filter 参数支持复杂的结构化查询，以精确召回符合条件的记忆。

函数：adbpg_llm_memory.search()
参数：filter（JSON）
可用过滤字段及操作符：

字段	支持的操作符/说明
`user_id`	精确匹配用户ID。
`agent_id`	精确匹配Agent ID。
`run_id`	精确匹配单次运行ID。
`created_at`	支持 `gte`（大于等于）、`lte` （小于等于）进行时间范围过滤。
`metadata`	对导入时 `meta` 字段中的自定义 Key-Value进行过滤，支持`AND`、`OR`、`NOT`、`contains`、`in`、`* wildcard`等操作符。

示例 1：检索在特定时间范围内、由特定 Agent 生成的记忆。

SELECT adbpg_llm_memory.search('推荐去周末游玩的地点', 'test_u', null, null,
$$
{
  "AND": [
    {"created_at": {"gte": "2025-07-29", "lte": "2025-07-30"}},
    {"agent_id": "travel1"}
  ]
}
$$);

示例 2：检索元数据中 categories 字段包含 "food" 的记忆。

-- 其中categories为在调用adbpg_llm_memory.add时，在metadata中加入的字段
SELECT adbpg_llm_memory.search('what do you know about me?', 'test_u', null, null,
$$
{
  "AND": [
    {"categories": {"contains": "food"}}
  ]
}
$$);

指定检索返回的记忆条数

search 接口支持 limits 参数来指定返回的最相关记忆数量，默认值为 10。

版本要求：7.2.1.7 及以上
函数：adbpg_llm_memory.search()
参数：limits (INTEGER)

示例：检索并返回 5 条最相关的记忆。

-- 指定返回5条最相关的记忆
SELECT adbpg_llm_memory.search('推荐去周末游玩的地点', 'test_u', null, null,
$$
{
  "AND": [
    {"created_at": {"gte": "2025-07-29", "lte": "2025-07-30"}},
    {"agent_id": "travel1"}
  ]
}
$$, 5);

指定相似度阈值

search 接口支持 threshold 参数，仅召回相似度分数高于该阈值的记忆。

版本要求：7.2.1.9及以上
函数：adbpg_llm_memory.search()
参数：threshold (FLOAT, 0.0-1.0)

示例：仅召回相似度大于 0.4 的记忆。

-- 相似度阈值大于0.4的记忆才会被召回
SELECT adbpg_llm_memory.search(query => 'what do you know about me?', user_id => 'test_u', threshold => 0.4);

启用 Rerank 精排

为提升检索质量，可以在向量召回后，使用 Rerank 模型对结果进行二次排序。这会增加一定时延，但能显著提高结果相关性。精排后的分数体现在 rerank_score 字段中。

版本要求：7.2.1.9及以上
配置方式：在 adbpg_llm_memory.config() 中添加 reranker 配置节。
支持模型：目前支持通义千问系列的Rerank模型。

示例：

-- 在配置长记忆时，添加rerank模型相关信息，目前只支持qwen系列的rerank模型
SELECT adbpg_llm_memory.config(
$$
{
  "llm": {
    "provider": "qwen",
    "config": {
      "model": "qwen3-32b",
      "qwen_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "sk-xxxxxxx"
    }
  },
  "embedder": {
    "provider": "openai",
    "config": {
      "model": "text-embedding-v3",
      "api_key": "sk-xxxxxx",
      "embedding_dims": "1536",
      "openai_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
  },
  "vector_store": {
    "provider": "adbpg",
    "config": {
      "user": "username",
      "dbname": "postgres",
      "hnsw": "True",
      "embedding_model_dims": "1536"
    }
  },
  "reranker": {
        "provider": "qwen",
        "config": {
            "model": "qwen3-rerank",
            "api_key": "sk-xxxx",
            "top_k": 2    ----返回排名最高的前2个结果。
        }
  }
}
$$
);

记忆处理与定制

自定义事实抽取 Prompt

您可以自定义 Prompt，以控制从对话中抽取事实的逻辑。

重要

自定义 Prompt 的最终输出必须遵循 {"facts": ["fact1", "fact2", ...]} 的 JSON 格式。

配置方式：在 adbpg_llm_memory.config() 中设置 custom_fact_extraction_prompt 字段。

示例：

SELECT adbpg_llm_memory.config(
$$
{
  "llm": {
    "provider": "qwen",
    "config": {
      "model": "qwen3-32b",
      "qwen_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "sk-xxxxxxx"
    }
  },
  "embedder": {
    "provider": "openai",
    "config": {
      "model": "text-embedding-v4",
      "api_key": "sk-xxxxxx",
      "embedding_dims": "1536",
      "openai_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
  },
  "vector_store": {
    "provider": "adbpg",
    "config": {
      "user": "username",
      "dbname": "postgres",
      "hnsw": "True",
      "port": "xx"
      "embedding_model_dims": "1536"
    }
  },
  "custom_fact_extraction_prompt": "xxxx"
}
$$
);

记忆自动标签分类

add 接口会自动为导入的记忆打上分类标签。系统提供了一套默认标签（如 personal_details、travel、 food 等），您也可以自定义分类体系。

版本要求：7.2.1.8及以上
设置自定义分类：adbpg_llm_memory.set_custom_category(categories JSON)，此操作会覆盖系统默认分类。
查看当前分类：adbpg_llm_memory.get_custom_category()

示例：

-- 设置自定义的标签分类
SELECT adbpg_llm_memory.set_custom_category($$[
  {
    "product_inquiry": "Records user questions about product features, pricing, availability, or compatibility"
  },
  {
    "technical_support": "Captures issues related to installation, errors, bugs, or usage of software/hardware"
  },
  {
    "account_management": "Tracks requests regarding billing, subscriptions, login issues, or profile updates"
  },
  {
    "feedback_and_suggestions": "Stores user feedback, feature requests, or usability improvement ideas"
  },
  {
    "onboarding_assistance": "Documents user needs during initial setup, tutorial requests, or getting-started guidance"
  }
]$$);

-- 查看当前自定义的标签分类
SELECT adbpg_llm_memory.get_custom_category();

直接导入原始记忆（跳过抽取）

如果您的记忆内容已在外部处理完毕，无需再通过大模型抽取，可以在导入时跳过此步骤。

版本要求：7.2.1.10及以上
函数：adbpg_llm_memory.add()
参数：infer => 'false'

示例：

SELECT adbpg_llm_memory.add($$
[
  {"role": "user", "content": "我这周末将会去北京旅行"}
]
$$, 'test_u', infer => 'false');

记忆监控与审计

追踪记忆历史操作

您可以开启历史操作追踪，以记录记忆的读、写、删等行为，用于审计和问题排查。

版本要求：7.2.1.9及以上
开启方式：在 adbpg_llm_memory.config() 中设置 trace 字段。
- None（默认）：不记录。
- read：仅记录检索操作。
- write：仅记录增、删、改操作。
- all：记录所有操作。
相关管理函数：
- adbpg_llm_memory.get_history(memory_id TEXT)：查看单条记忆的历史。
- adbpg_llm_memory.delete_history(memory_id TEXT)：删除单条记忆的历史。
- adbpg_llm_memory.delete_all_history()：删除所有历史记录。
- adbpg_llm_memory.history_size()：查看历史记录占用的磁盘空间。

示例：

-- 配置是否记录历史操作
SELECT adbpg_llm_memory.config(
$$
{
  "llm": {
    "provider": "qwen",
    "config": {
      "model": "qwen3-32b",
      "qwen_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "sk-xxxxxxx"
    }
  },
  "embedder": {
    "provider": "openai",
    "config": {
      "model": "text-embedding-v3",
      "api_key": "sk-xxxxxx",
      "embedding_dims": "1536",
      "openai_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
  },
  "vector_store": {
    "provider": "adbpg",
    "config": {
      "user": "username",
      "dbname": "postgres",
      "hnsw": "True",
      "embedding_model_dims": "1536"
    }
  },
  "trace": "all"
$$
);
```

-- 查看记忆的历史操作，参数为记忆的id
SELECT adbpg_llm_memory.get_history('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d');

-- 删除某条记忆，参数为记忆的id
SELECT adbpg_llm_memory.delete_history('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d');

-- 删除所有记忆
SELECT adbpg_llm_memory.delete_all_history();

-- 获取记忆历史操作，占用磁盘大小
SELECT adbpg_llm_memory.history_size();

查看记忆占用磁盘大小

通过 memory_size 函数可以快速获取长记忆数据占用的总磁盘空间。

版本要求：7.2.1.9及以上
函数：adbpg_llm_memory.memory_size()
示例：
```
SELECT adbpg_llm_memory.memory_size();
```