2.7 KiB
2.7 KiB
八仙记忆银行文档 (Cloudflare AutoRAG)
每个八仙智能体都有一个专属的记忆空间,用于存储其在不同辩论主题下的记忆。这些记忆通过Cloudflare Vectorize进行向量索引,并利用Workers AI进行语义检索。
记忆类型
- 对话记忆 (conversation): 智能体在特定辩论中的发言和互动记录。
- 偏好记忆 (preference): 智能体的投资偏好、分析方法和决策倾向。
- 知识记忆 (knowledge): 智能体掌握的金融知识、市场信息和分析模型。
- 策略记忆 (strategy): 智能体在辩论中使用的论证策略和战术。
八仙记忆空间列表
-
铁拐李 (tieguaili)
- 标识符:
cf_memory_tieguaili - 特点: 擅长技术分析和风险控制
- 标识符:
-
汉钟离 (hanzhongli)
- 标识符:
cf_memory_hanzhongli - 特点: 注重基本面分析和长期价值
- 标识符:
-
张果老 (zhangguolao)
- 标识符:
cf_memory_zhangguolao - 特点: 擅长宏观趋势分析和周期判断
- 标识符:
-
蓝采和 (lancaihe)
- 标识符:
cf_memory_lancaihe - 特点: 关注市场情绪和资金流向
- 标识符:
-
何仙姑 (hexiangu)
- 标识符:
cf_memory_hexiangu - 特点: 精于财务数据分析和估值模型
- 标识符:
-
吕洞宾 (lvdongbin)
- 标识符:
cf_memory_lvdongbin - 特点: 善于多维度综合分析和创新策略
- 标识符:
-
韩湘子 (hanxiangzi)
- 标识符:
cf_memory_hanxiangzi - 特点: 擅长行业比较和相对价值分析
- 标识符:
-
曹国舅 (caoguojiu)
- 标识符:
cf_memory_caoguojiu - 特点: 注重合规性、社会责任和ESG因素
- 标识符:
使用方法
from src.jixia.memory.factory import get_memory_backend
# 获取记忆后端 (自动根据环境变量选择)
memory_bank = get_memory_backend(prefer="cloudflare")
# 为吕洞宾添加偏好记忆
await memory_bank.add_memory(
agent_name="lvdongbin",
content="倾向于使用DCF模型评估科技股的内在价值",
memory_type="preference",
debate_topic="TSLA投资分析"
)
# 搜索吕洞宾关于TSLA的记忆
memories = await memory_bank.search_memories(
agent_name="lvdongbin",
query="TSLA",
memory_type="preference"
)
# 获取上下文
context = await memory_bank.get_agent_context("lvdongbin", "TSLA投资分析")
Cloudflare配置说明
要使用Cloudflare AutoRAG作为记忆后端,需要配置以下环境变量:
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID: Cloudflare账户IDCLOUDFLARE_API_TOKEN: Cloudflare API令牌 (需要Vectorize和Workers AI权限)JIXIA_MEMORY_BACKEND: 设置为cloudflare
系统默认使用以下配置:
- Vectorize索引:
autorag-shy-cherry-f1fb - 嵌入模型:
@cf/baai/bge-m3 - AutoRAG域名:
autorag.seekkey.tech
此文档由系统自动生成和维护