Viking 长期记忆 – 火山引擎推出的长期记忆标准工具

Viking 长期记忆是什么

Viking长期记忆是火山引擎推出的端到端长期记忆标准产品，基于自研VikingDB向量数据库，具备百亿级数据毫秒级检索能力，能精准抽取事件与用户画像，支持语义与关键词混合检索及时序处理，整体性能优于行业平均水平。产品提供记忆模板+自定义双模式抽取策略，满足多样化业务需求，广泛应用在社交陪聊、客服、教育陪练等场景，为AI应用构建持久记忆体，提升交互体验。

Viking 长期记忆的主要功能

• 记忆抽取与检索：精准抽取事件和用户画像，支持语义与关键词混合检索，实现毫秒级响应，确保记忆的准确性和高效性。
• 记忆生命周期管理：稳定记录与检索对话历史，具备时序处理能力，实现跨会话记忆延续和角色隔离，让记忆随时间沉淀高价值洞察。
• 个性化交互支持：基于用户画像与行为历史，提供个性化交互支持，满足不同用户和场景下的记忆需求，提升用户体验。
• 高性能与高并发支持：支持百亿级数据毫秒级检索，索引更新秒级完成，满足高并发、低延迟业务场景。
• 灵活适配与自定义能力：提供“记忆模板 + 自定义”双模式记忆抽取策略，支持自定义画像能力，灵活适配不同业务需求。
• 智能关联：自动发现信息关联，构建动态记忆网络，通过多模态融合和知识图谱技术，实现信息的智能关联。
• 持续学习：根据使用习惯优化记忆结构，通过用户行为分析和自适应学习，让系统越用越懂用户。

如何使用Viking 长期记忆

• 开通记忆库：访问Viking长期记忆官网 https://console.volcengine.com/vikingdb/memory/region:vdb-memory+cn-beijing/first-use，登录火山引擎账号开通记忆库。
• 创建记忆库：在记忆库控制台，或直接调用 collection/create 接口，创建一个记忆库。
• 写入原始数据：调用 session/add 接口，向已创建的记忆库写入 session 数据。系统将根据记忆库的配置（事件类型、实体类型、抽取配置）对消息进行处理和存储，形成结构化的记忆事件。注意：
  • 调用 add_session 接口时，若使用相同的 session_id，会覆盖该会话下已有的用户画像和事件。建议使用 UUID 动态生成 session_id，确保每次会话独立；只有在确实需要覆盖时才重复使用。
  • 只有在 messages 中同时传入 user 和 assistant 的消息时，画像和事件才会正确归属用户。接口不会仅依赖 metadata 中的 ID 进行关联；如果只传 user 消息，事件不会关联到 metadata 中的 assistant。
• 查看记忆：在控制台查看刚刚写入的数据抽取出的记忆，包括用户列表、画像记忆和事件记忆。
• 检索记忆：完成原始数据写入后，在控制台上先进行记忆检索的测试。为减少不必要的费用，记忆库默认在有数据写入时才开始创建索引，索引构建大约需要 3 – 5 分钟，建议在写入数据后，等待一段时间再进行检索。
• 生产环境集成： 调用 memory/search 接口进行检索。
• 检索事件：user_id 和 assistant_id 至少填写一个，也可以同时填写。建议每轮对话都进行检索。
• 检索画像：只能填写 user_id 或 assistant_id，且二者不能同时填写。检索只在会话开始时检索一次。

Viking 长期记忆的应用场景

• 客服场景：通过跨会话记忆，客服系统能记住用户之前的问题和解决方案，避免用户重复描述问题，提升客服效率和用户体验。
• 教育场景：记录学生的学习进度、知识点掌握情况和学习习惯，实现“因材施教”，提供个性化的学习建议和辅导内容。
• 智能硬件场景：智能硬件设备根据用户的使用习惯和偏好，提供个性化的功能和服务，不断学习用户的行为模式，优化自身功能。
• 社交陪聊场景：陪聊应用能记住之前的对话内容，保持对话的连贯性和一致性，通过分析用户的情感和兴趣点，提供更贴心的陪伴和建议。