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AIRI 记忆系统详解：如何用 DuckDB WASM + pgvector 为 AI 伴侣实现长期记忆

【免费下载链接】airi💖🧸 自托管、归你拥有的 Grok 风格 AI 伴侣与 waifu / 赛博生命灵魂容器，目标是接近 Neuro-sama 的高度；支持实时语音聊天、Minecraft 和 Factorio 游玩，支持 Web / macOS / Windows。项目地址: https://gitcode.com/moeru-ai/airi

想让 AI 伴侣拥有长期记忆吗？开源项目 AIRI 用 DuckDB WASM 与 pgvector 两套向量存储方案，为 AI 伴侣（AI waifu / 数字伙伴）搭起了从「向量嵌入」到「记忆遗忘曲线」的完整长期记忆系统。本文带你读懂它的设计思路、关键文件和核心文件路径，无需大量代码也能快速上手。

为什么 AI 伴侣需要长期记忆？

普通的聊天机器人「一问一答」，聊完就忘。而 AIRI 的目标是让虚拟角色真正「住」进你的设备里，像 [Neuro-sama] 那样记得你说过什么、你们一起经历过什么（这里的链接已省略）。

记忆系统的难点在于：

• 持久记忆 vs 工作记忆：长期记忆难以按关系和依赖遍历查询，而工作记忆容量有限；
• 语义检索：需要用 embedding 模型把「文本」变成「固定长度的向量」，再做相似度搜索；
• 像人一样遗忘：较新的记忆应比旧的更容易被想起，情绪与时间都会影响召回。

💡 AIRI 的开发者在 DevLog-2025.04.06 中明确说：目标是做出「当下最先进、最强大、最健壮」的记忆系统，思想深受人类记忆系统启发。

核心架构：DuckDB WASM 与 pgvector 双存储方案

AIRI 没有押注单一向量数据库，而是「浏览器端 + 服务端」两手准备：

DuckDB WASM：跑在浏览器里的向量数据库

浏览器里的记忆实验由@proj-airi/drizzle-duckdb-wasm封装包提供（已迁移至独立仓库，见 packages/duckdb-wasm/README.md）。

在 packages/stage-ui/src/composables/use-duck-db.ts 中，Web 端通过 Web Worker 加载 DuckDB 的 WASM bundle，并用 Drizzle ORM 建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_test (vec FLOAT[768]);

关键点：

• 纯 WASM 运行：不依赖任何后端，768 维向量直接存在浏览器内存/本地；
• Mutex 单例管理：用锁保证数据库实例全局唯一，避免多标签页并发踩踏；
• Drizzle ORM 加持：TypeScript 类型安全，查询即代码。

pgvector.rs：服务端的向量检索引擎

服务端（如 services/telegram-bot 的 Telegram 机器人）选择 Rust 重写的 pgvector 兼容实现pgvector.rs，原因是它支持超过 2000 维的向量，为未来更大的 embedding 模型留足空间。

初始化脚本 services/telegram-bot/sql/init.sql 只有两件事：

ALTER SYSTEM SET vectors.pgvector_compatibility=on; CREATE EXTENSION vectors;

配合 services/telegram-bot/docker-compose.yaml 即可一键拉起向量数据库容器。而 packages/memory-pgvector/src/index.ts 则是一个基于@proj-airi/server-sdk的记忆服务模块，负责接入配置并常驻监听——这就是 AIRI 服务化记忆的入口骨架。

记忆如何工作：从对话到召回的 4 步

① 嵌入（Embedding）：文本 → 固定长度向量数组。注意维度是固定的：切换 embedding 模型后需要重新索引所有记忆。

② 存储（Storage）：向量写入 DuckDB（浏览器）或 pgvector.rs（服务端），并附带时间戳、场景、情绪等元数据。

③ 检索（Retrieval）：按语义相关性 + 时间关联度打分，支持重排序（rerank）。

④ 衰减（Decay）：借鉴人类遗忘曲线，为不同记忆类型（工作记忆 / 短期记忆 / 长期记忆 / 肌肉记忆）设定各自的强化曲线与半衰期，让「越新的记忆越容易被想起」。

除了确定性的衰减，AIRI 还模拟了随机闪回与情绪偏置——记忆可能突然被想起，也会被情绪左右：

文件导航：记忆相关代码都在哪？

写在最后

AIRI 的记忆系统给了三个值得借鉴的工程决策：

1. 双后端策略——DuckDB WASM 让「零部署」的浏览器也能做向量检索，pgvector.rs 扛住服务端高维向量；
2. 把遗忘建模成算法——衰减曲线、半衰期、情绪偏置，让 AI 伴侣的记忆更像人；
3. 用 ORM 管理向量——Drizzle 让向量表和关系表共享一套 TypeScript 类型体系。

如果你想动手体验，可以先从 services/telegram-bot/docker-compose.yaml 拉起向量库，再阅读 DevLog-2025.04.06 里的交互 Demo 源码，一步步理解「AI 伴侣的记忆」是如何被存下来、检索出来的。

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