Hitonabi
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Saubere Neuordnung der Gedaechtnis-Kategorien an der etablierten Memory-Taxonomie (semantisch/prozedural/episodisch), bewusst knapp (Best Practice: 3-5, klar beschrieben): identity (Identitaet & Vorlieben) · knowledge (Wissen & Fakten) · rules (Regeln & Konventionen) · events (Ereignisse & Entscheidungen) Loest die alten gemischten 5 (user/instruction/stable/versioned/ephemeral) ab. Auto-Einordnung: OSS-mem0 kann nicht nativ kategorisieren (Cloud-Feature) -> nach der Fakt-Extraktion ordnet dasselbe (Thinking-freie) Hirn jeden neuen Fakt per JSON-Call genau einer Kategorie zu (classify_facts im Sidecar /learn). Behebt den "alles ist stable"- Bug. Manuelle Eintraege: Kategorie weiter waehlbar (Default knowledge). Umgesetzt in mem0_service, backend (services/routers), mcp_memory (Tool-Docs) und Frontend (MemoryView + GraphView: Labels/Farben/Filter). Kein Migrationsbedarf (leerer Start). Live verifiziert: gemischter Absatz -> identity/rules/knowledge/events korrekt zugeordnet. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
82 lines
2.2 KiB
Python
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"""Memory-Endpoints (geteiltes Gedächtnis). LAN-only, kein Token in 2.0-Phase 3."""
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from fastapi import APIRouter, HTTPException
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from pydantic import BaseModel
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from services import memory
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router = APIRouter(prefix="/api")
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class MemIn(BaseModel):
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content: str
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category: str = "knowledge"
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source: str = "manual"
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class MemUp(BaseModel):
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content: str | None = None
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category: str | None = None
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class DedupeIn(BaseModel):
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apply: bool = False
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threshold: float = 0.85
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class LearnIn(BaseModel):
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text: str | None = None
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messages: list[dict] | None = None
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source: str = "auto"
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category: str = "knowledge"
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@router.get("/memory/export")
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def export() -> dict:
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return memory.export_text()
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@router.get("/memory/graph")
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def graph(min_score: float = 0.45, top_k: int = 3) -> dict:
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"""Fakten als Ähnlichkeits-Graph (Knoten + semantische Kanten) für die Visualisierung."""
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return memory.graph(min_score=min_score, top_k=top_k)
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@router.post("/memory/learn", status_code=201)
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def learn(body: LearnIn) -> dict:
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"""Auto-Lernen: Gesprächs-Turns/Text durchreichen → Mem0 extrahiert Fakten selbst."""
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return memory.learn(text=body.text, messages=body.messages,
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source=body.source, category=body.category)
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@router.post("/memory/dedupe")
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def dedupe(body: DedupeIn) -> dict:
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return memory.dedupe(apply=body.apply, threshold=body.threshold)
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@router.get("/memory")
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def list_mem(q: str = "", category: str = "") -> list[dict]:
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return memory.list_memories(q=q, category=category)
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@router.post("/memory", status_code=201)
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def add(body: MemIn) -> dict:
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if body.category not in memory.CATEGORIES:
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raise HTTPException(400, f"Kategorie '{body.category}' unbekannt.")
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return memory.add_memory(body.content, body.category, body.source)
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@router.put("/memory/{mid}")
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def update(mid: str, body: MemUp) -> dict:
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res = memory.update_memory(mid, content=body.content, category=body.category)
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if not res:
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raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
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return res
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@router.delete("/memory/{mid}")
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def delete(mid: str) -> dict:
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if not memory.delete_memory(mid):
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raise HTTPException(404, "Eintrag nicht gefunden")
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return {"ok": True}
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