Gedächtnis (Einstein)
Einstein ist AiHummers Langzeitgedächtnis. Es verwandelt Gespräche in dauerhafte Fakten, tut dies jedoch sorgfältig: Nichts wird ohne Beweise und einen Menschen in der Schleife zum Gedächtnis, und das Abrufen ist so geschützt, dass es niemals als Hintertür für Prompt-Injektionen dienen kann. Das Gedächtnis wird verwaltet unter /v1/admin/memory/*.
Diese Seite erklärt die Pipeline Anspruch → Bewertung → Förderung, wie die Rückrufhäufigkeit geschützt wird und was konfigurierbar ist. Für den verpackten Speicher-Service siehe die Einstein-Plugin.
Behauptungen, Beweise und Überprüfung
Gedächtnis wird nicht stillschweigend geschrieben. Während Gespräche stattfinden, werden Kandidatenfakten extrahiert, wie Ansprüche, jeder trägt das Beweis es wurde daraus gezogen. Ansprüche gehen an Überprüfung, wo ein Mensch sie akzeptieren oder ablehnen kann, und nur akzeptierte Ansprüche sind befördert ins Langzeitgedächtnis.
conversation ─▶ claim (+ evidence) ─▶ human REVIEW ─▶ PROMOTED to memory
[!NOTE] Werbung ist von Menschen überprüft. Das System indiziert und schlägt vor, aber es niemals Schreibt stillschweigend Erinnerungen um. Das ist es, was das Langzeitgedächtnis zuverlässig hält. genug, um echte Antworten zu untermauern.
Kanonisches Markdown ist eine lesbare Projektion
Der Speicher des Systems (die Quelle der Wahrheit) ist PostgreSQL. Obendrein behält Einstein kanonisches Markdown — eine für Menschen lesbare Projektion dieses Speichers: Es ist das, was eine Person während der Überprüfung liest und bearbeitet. Das Markdown wird nie stillschweigend überschrieben, wodurch der Speicher für Menschen lesbar, überprüfbar und portabel bleibt, anstatt ein undurchsichtiger Blob zu sein. Es ist eine Projektion, kein zweites autoritatives Speicher.
Daten-geschützter Abruf
Wenn Erinnerung in eine Drehung zurückgerufen wird, kommt sie als eine Werkzeugergebnis in einem Datenzaun eingeschlossen. Der Datenzaun kennzeichnet abgerufene Inhalte als Daten, nicht als Anweisungen, sodass Texte, die im Speicher gespeichert sind, den Agenten nicht kapern können – dies ist die Verteidigung gegen indirekte Eingabeaufforderungsinjektion (wo eine bösartige Anweisung über gespeicherte Inhalte eingeschmuggelt wird).
[!WARNING] Abgerufene Erinnerungen sind Daten, niemals Befehle. Der Datenzaun ist es, der dies durchsetzt. Deaktivieren Sie es nicht: Es ist die Grenze, die eine vergiftete Erinnerung davon abhält Einen Agenten steuern.
Was Sie konfigurieren können
Das Speicherverhalten wird von Kern-Einstellungen bestimmt — anpassbar über die Admin-Benutzeroberfläche (Management → Einstellungen) und die Admin-API. Das Einstein-Plugin selbst hat keine Betreiber-Einstellungen.
| Einstellung | Optionen / Zweck |
|---|---|
Speichermodus (AIHUMMER_MEMORY_CAPTURE) |
auto (extrahieren und gemäß der konfigurierten Richtlinie fördern — der Standard), review (menschliches Tor), oder off (Sammlung gestoppt) |
Abruf (AIHUMMER_MEMORY_RETRIEVAL) |
Volltext- und/oder einbettungsbasierte Abruf |
| Eingebettete Darstellungen | AIHUMMER_EMBEDDER_URL / AIHUMMER_QDRANT_URL — der Embedder und der Vektorspeicher für die semantische Wiedererkennung |
Die periodische Konsolidierung („Traum”) und die Widerspruchserkennung sind eingebautes Verhalten der Gedächtnisplattform, keine Betreiber-Einstellungen. Das Speicherbaustein ist eingebaut und kann nicht entfernt werden; das off Modus stoppt nur sammeln neue Speicher, es entfernt nicht das Modul selbst.
[!TIP] Beginnen mit Überprüfung Modus in Produktion, sodass ein Mensch genehmigt, was wird Langzeitgedächtnis, dann weiter zu Auto nur einmal, wenn Sie der Extraktion vertrauen ein bestimmter Arbeitsplatz.
Standardmäßig kann Recall auf einem In-Memory-Speicher mit einem Hash-Embedder ausgeführt werden. Für semantisches Recall in Produktionsqualität richten Sie AiHummer auf einen echten Vektorspeicher und Embedder aus. AIHUMMER_QDRANT_URL und AIHUMMER_EMBEDDER_URL.
Admin-API
| Ressource | Zweck |
|---|---|
/v1/admin/memory |
Speicherkonfiguration und -verwaltung |
/v1/admin/memory/.../facts |
Behauptungen überprüfen, Fakten fördern oder ablehnen |
Wohin als Nächstes
- Sehen Sie den verpackten Service in der Einstein-Plugin.
- Verankern Sie Antworten in Dokumenten mit Wissen / RAG.
- Konfigurieren Sie die Agenten, die Speicher verwenden in Agenten & Personas.