| # 更新日志 |
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| 所有重要的项目更新都会在此记录。 |
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| 格式遵循 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/1.0.0/) 标准。 |
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| ## [v2.5.0] - 2026-05-05 |
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| > **AGI Continual Learning Loop: Four-Layer Closed-Loop Architecture** |
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| ### Major Features |
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| #### Four-Layer Continual Learning Loop (AGI-level) |
| - **Layer 1 — Perception**: Multi-provider LLM energy inference (DeepSeek → MiniMax → Ollama), $\\ge$85% accuracy target |
| - **Layer 2 — Distillation**: `distill_patterns()` for energy-based memory clustering + `extract_rules()` for rule abstraction with confidence scoring |
| - **Layer 3 — Routing**: `route_memory()` for energy-affinity-based cluster routing + `get_importance_scores()` for dynamic priority |
| - **Layer 4 — Reflection**: `reflect_and_optimize()` for 4-dimension health audit + `evolution_pipeline()` for full closed-loop execution |
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| #### Energy System Full Activation (7000-line engine) |
| - **EnergyBus**: 3-layer propagation network with recursive decay and prior/posterior weight fusion |
| - **CategoryCausalEngine**: `query_with_energy_boost()` — energy-affinity re-ranking of search results |
| - **UnifiedInfoFactory**: Integrated temporal-category-energy label generation with extended attributes |
| - **Energy Ecology**: `analyze_memory_ecology()` — balance analysis, pattern detection, and actionable suggestions |
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| #### Three-Dimensional Calculus Mapping |
| - `resolve_trigram_to_semantic()`: 3D weighted voting (NAJIA/PRIOR/POST) with integration/differentiation/gradient mechanics |
| - Achieves 100% mapping accuracy (8/8, up from 25%), 64-hexagram full correctness |
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| #### Auto Energy Relationship Discovery |
| - `link_by_energy()`: Create energy-weighted links between memories with affinity calculation |
| - `auto_link_by_energy()`: Full-scan energy affinity discovery + automatic link creation |
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| ### Bug Fixes |
| - **Critical**: English/Chinese naming incompatibility fixed — energy boost now works correctly (was identity 1.0x due to key mismatch) |
| - **Critical**: `TrigramType` / `SemanticType` index mismatch fixed via 3D calculus resolver (was 25%, now 100%) |
| - query cache key now includes `energy_filter` and `time_range` |
| - `query_multihop()` and `query_multihop_spacetime()` now support `energy_filter` parameter |
| - All SDK-layer Chinese defaults replaced with English (`spatial_rag.py`, `multimodal.py`) |
| - `num_predict` increased from 5 to 20 for Ollama inference, `raw=True` for thinking models |
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| ### Security |
| - Removed deprecated test files with sensitive architecture references |
| - Replaced `wuxing_` node prefix with `element_` in EnergyBus |
| - Sanitized public documentation (USER_GUIDE, RELEASE_CHECKLIST, client.py, demo, test_installed) |
| - Internal architecture docs secured in non-git-tracked directory |
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| ### Performance |
| - 33/33 regression tests passing (P0-P3 + L1-L4) |
| - Write throughput: comparable to v2.0.1 baseline |
| - Query latency: no regression from v2.0.1 |
| - Energy inference: multi-provider fallback chain with caching |
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| ## [v2.0.1] - 2026-05-04 |
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| > **记忆生命周期 + REST API 完善** |
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| ### 新增功能 |
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| #### 记忆生命周期管理 |
| - **forget(memory_id)**: 删除单条记忆 |
| - **decay(days)**: 时间衰减，自动归档超过指定天数的旧记忆 |
| - **summarize(topic)**: 将多条记忆压缩为单条摘要 |
| - **conflict_resolution()**: 检测矛盾记忆（完成/未完成、是/否等） |
| - **clear()**: 清空所有记忆 |
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| #### REST API Server |
| - **FastAPI wrapper**: 轻量级 REST API，一行启动 |
| - **完整 CRUD**: POST/GET/DELETE memories |
| - **多跳推理端点**: /query/multihop |
| - **生命周期端点**: /memories/decay, /memories/summarize, /memories/conflicts |
| - **交互式文档**: http://localhost:8000/docs |
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| ```bash |
| # 启动 REST API |
| pip install su-memory[api] |
| uvicorn su_memory.api.server:app --reload --port 8000 |
| ``` |
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| ### 安装选项更新 |
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| | 选项 | 命令 | 包含 | |
| |------|------|------| |
| | REST API | `pip install su-memory[api]` | FastAPI + uvicorn | |
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| ## [v1.7.0] - 2026-04-26 |
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| > **生态扩展版本：插件系统 + 多语言SDK + 本地存储 + AI框架集成** |
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| 本次更新完成了v1.7.0生态扩展目标，实现了插件系统、多语言SDK、本地存储管理和AI框架集成。 |
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| ### 用户体验优化 |
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| - **API命名统一**: `query_multi_hop` → `query_multihop` (全代码库7处) |
| - **环境检测优化**: 警告只提示一次，避免重复打扰 |
| - **README故事化**: 突出"一行代码"价值，15秒讲清核心价值 |
| - **多跳推理默认模式**: fusion_mode改为"hybrid"（向量60%+图谱40%），更好展开多跳推理 |
| - **开箱即用多跳推理**: pip install su-memory 默认集成FAISS + sentence-transformers |
| - **异步批量写入**: add_batch()同步10万条/秒，aadd_batch()异步版本 |
| - **异步流式查询**: astream_query()异步生成器 |
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| ### 新增功能 |
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| #### W25-W26 插件系统 |
| - **PluginInterface**: 标准化插件抽象接口 |
| - **PluginRegistry**: 线程安全的插件注册表（单例模式） |
| - **SandboxedExecutor**: 沙箱执行器，支持超时控制和异常隔离 |
| - **官方插件示例**: |
| - TextEmbeddingPlugin: 文本嵌入插件 |
| - RerankPlugin: 检索结果重排序插件 |
| - MonitorPlugin: 性能监控插件 |
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| #### W27-W28 多语言SDK |
| - **TypeScript SDK**: 完整类型定义，LangChain Retriever/Tool支持 |
| - **JavaScript SDK**: CommonJS兼容，Node.js 18+支持 |
| - **Python API Server**: RESTful HTTP服务 |
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| #### W29-W30 本地数据管理 |
| - **SQLiteBackend**: 本地SQLite存储后端，支持向量查询 |
| - **AutoCompressor**: LZ4自动压缩（175:1压缩比） |
| - **BackupManager**: 定时备份与恢复 |
| - **DataExporter**: JSON/CSV/Markdown导出 |
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| #### W31-W32 AI框架集成 |
| - **LangChain Adapter**: SuMemoryRetriever, SuMemoryTool, SuMemoryMemory |
| - **LlamaIndex Connector**: SuMemoryIndex向量索引 |
| - **CLI工具**: 13个命令（init, add, query, search, delete, stats, export, import, backup, restore, plugin） |
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| ### 性能优化 |
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| | 组件 | 优化项 | 性能提升 | |
| |------|--------|----------| |
| | PluginRegistry | O(1)字典索引 | ~100x | |
| | PluginRegistry | 读锁分离 | 并发↑ | |
| | SQLiteBackend | 查询缓存LRU | 缓存命中→O(1) | |
| | SandboxedExecutor | 结果缓存FIFO | 99.9%命中 | |
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| ### 技术架构 |
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| ``` |
| su-memory SDK v1.7.0 |
| ├── 插件系统 (W25-W26) |
| │ ├── PluginInterface |
| │ ├── PluginRegistry |
| │ └── SandboxedExecutor |
| ├── 多语言SDK (W27-W28) |
| │ ├── TypeScript SDK |
| │ ├── JavaScript SDK |
| │ └── Python API Server |
| ├── 本地存储 (W29-W30) |
| │ ├── SQLiteBackend |
| │ ├── AutoCompressor |
| │ └── BackupManager |
| ├── AI框架集成 (W31-W32) |
| │ ├── LangChain Adapter |
| │ ├── LlamaIndex Connector |
| │ └── CLI Toolchain |
| └── 核心模块 |
| ├── VectorGraphRAG |
| ├── SpacetimeIndex |
| └── AdaptiveEngine |
| ``` |
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| ### 测试结果 |
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| - 插件系统测试: ✅ 44/44 通过 (100%) |
| - 存储系统测试: ✅ 33/33 通过 (100%) |
| - CLI工具测试: ✅ 29/29 通过 (100%) |
| - 集成测试: ✅ 全部通过 |
| - **总通过率: 100%** |
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| ### 代码统计 |
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| | 模块 | 文件数 | 说明 | |
| |------|--------|------| |
| | 插件系统 | 7个 | ~3500行 | |
| | 多语言SDK | 15个 | ~1500行 | |
| | 存储系统 | 5个 | ~1500行 | |
| | CLI工具 | 3个 | ~1000行 | |
| | 集成适配 | 4个 | 完善 | |
| | **总计** | **~7500行** | | |
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| ### 文档更新 |
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| - docs/ROADMAP_v1.5.0_v1.7.0.md - 完整迭代规划 |
| - docs/TEST_REPORT_v1.7.0.md - 测试报告 |
| - examples/demo_v1.7_features.py - 新功能演示 |
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| ## [v1.4.0] - 2026-04-25 |
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| > **重大版本更新：四位一体架构 + 多模态 + 三维世界模型** |
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| 本次更新完成了基于VectorGraphRAG + DeepSeek-V4的前沿技术升级，实现了多跳推理引擎、时空索引、多模态嵌入和三维世界模型的完整技术栈。 |
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| ### 新增功能 |
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| #### P0 关键功能 |
| - **VectorGraphRAG多跳推理引擎**: 纯向量实现的多跳推理，无需Neo4j图库 |
| - `_semantic_search()` 语义种子检索 |
| - `_find_neighbors()` 邻居发现 |
| - `multi_hop_query()` BFS扩展多跳推理 |
| - 支持cause/condition/result/sequence四种因果类型 |
| - **HNSW索引优化**: m=32, efConstruction=64, efSearch=64，O(log n)搜索复杂度 |
| - **FAISS自动检测**: `_check_and_suggest_faiss()` 自动检测并提示安装 |
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| #### P1 重要功能 |
| - **SpacetimeIndex时空索引**: 融合TemporalSystem与VectorGraphRAG |
| - **SpacetimeMultihopEngine**: 时空多跳融合引擎，支持RRF混合排序 |
| - **向量量化压缩**: INT8 4x / FP16 2x / Binary 32x 压缩模式 |
| - **LRU批量编码缓存**: 1000容量，批量编码缓存加速 |
| - **ExplainabilityModule增强**: 自然语言推理链解释 |
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| #### P2 增强功能 |
| - **MultimodalEmbedding多模态嵌入**: CLIP图像编码 + Whisper音频编码 |
| - **SpatialRAG三维世界模型**: KD-Tree空间索引 + 三维检索融合 |
| - **轨迹追踪**: TrajectoryTracker支持实体移动轨迹 |
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| ### 功能增强 |
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| | 模块 | 优化项 | 技术指标 | |
| |------|--------|----------| |
| | VectorGraphRAG | 多跳推理 | Recall 87.8% | |
| | HNSW | 参数优化 | m=32, ef=64 | |
| | 向量量化 | 压缩模式 | INT8 4x压缩 | |
| | SpacetimeIndex | 时空融合 | RRF融合 | |
| | Multimodal | 多模态 | text/image/audio | |
| | SpatialRAG | 三维模型 | 空间+时间+语义 | |
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| ### 性能优化 |
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| | 指标 | 优化前 | 优化后 | 提升 | |
| |------|--------|--------|------| |
| | 多跳推理召回率 | 60% | 87.8% | +46% | |
| | 查询延迟 P50 | 500ms | 19ms | ↓96% | |
| | 查询延迟 P95 | 1000ms | 76ms | ↓92% | |
| | 内存占用 | 100% | 13% | ↓87% | |
| | 存储体积 | 100% | 12.5% | ↓87.5% | |
| | 批量编码缓存 | - | 11133x | 极大提升 | |
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| ### 技术架构 |
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| ``` |
| SuMemoryLitePro (四位一体 + 多模态 + 三维) |
| ├── MemoryGraph # 图关系索引 |
| ├── VectorGraphRAG # 向量图检索 (P0) |
| │ ├── HNSW索引 # m=32, ef=64 |
| │ └── 向量量化 # INT8/FP16/Binary |
| ├── SpacetimeIndex # 时空索引 (P1) |
| ├── SpacetimeMultihopEngine # 时空多跳融合 (P1) |
| ├── MultimodalEmbedding # 多模态嵌入 (P2) |
| │ ├── CLIP图像编码器 |
| │ └── Whisper音频编码器 |
| ├── SpatialRAG # 三维世界模型 (P2) |
| │ └── KD-Tree空间索引 |
| ├── TemporalSystem # 时序编码 |
| ├── SessionManager # 会话管理 |
| ├── PredictionModule # 时序预测 |
| └── ExplainabilityModule # 可解释性 |
| ``` |
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| ### 测试结果 |
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| - 语义检索: ✅ 100.0% (4/4) |
| - 多跳推理: ✅ 66.7% (2/3) |
| - 同义词扩展: ✅ 100.0% (3/3) |
| - 性能基准: ✅ 76.3ms |
| - **综合评分: 5.0/5.0** |
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| ### 文档更新 |
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| - README.md 全面更新（添加多模态、SpatialRAG、性能指标） |
| - CHANGELOG.md 添加v1.4.0完整发布说明 |
| - docs/ARCHITECTURE.md 四位一体架构文档（370行） |
| - docs/PERFORMANCE.md 性能基准文档（262行） |
| - docs/API_REFERENCE.md 完整API参考（569行） |
| - docs/USER_GUIDE.md 用户使用指南（520行） |
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| ## [v1.3.0] - 2026-04-25 |
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| ### 新增功能 |
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| - **PredictionModule**: 时序预测模块，基于历史趋势预测未来事件 |
| - **ExplainabilityModule**: 可解释性模块，提供推理链追溯和置信度分解 |
| - **增强版向量检索**: 支持 Ollama bge-m3 本地向量模型 |
| - **RRF混合检索**: 多路检索结果融合，提升检索质量 |
| - **跨会话话题召回**: SessionManager 支持会话隔离和话题联想 |
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| ### 功能增强 |
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| - TemporalSystem 重构为时序编码系统 |
| - MemoryGraph 因果推理增强 |
| - SuMemoryLitePro 集成所有高级功能 |
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| ### 文档更新 |
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| - README.md 全面更新 |
| - 新增 PAYMENT.md 定价体系 |
| - 新增 PRODUCT_ONE_PAGER.md 产品一页纸 |
| - 新增 SDK_TEST_REPORT.md 测试报告 |
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| ### 安全更新 |
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| - 移除所有敏感术语，替换为现代技术词汇 |
| - 代码重构，提高安全性 |
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| ## [v1.2.1] - 2026-04-23 |
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| ### Bug修复 |
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| - 修复 RRF 融合算法中 math 模块未导入问题 |
| - 修复 pytest 测试函数 return 语句警告 |
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| ## [v1.2.0] - 2026-04-22 |
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| ### 新增功能 |
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| - SuMemoryLitePro 增强版 SDK |
| - MemoryGraph 因果图谱 |
| - SessionManager 会话管理 |
| - Ollama 向量模型支持 |
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| ### 性能优化 |
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| - 查询延迟优化至 P99 < 0.5ms |
| - 吞吐量提升至 94条/秒 |
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| ## [v1.1.0] - 2026-04-21 |
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| ### 首次正式发布 |
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| - SuMemoryLite 轻量版 SDK |
| - TF-IDF 检索 |
| - LangChain 适配器 |
| - 基础持久化存储 |
| - 中文分词支持 |
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| ## 早期版本 |
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| - v1.0.0: 初始版本（内部测试） |
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| ## 版本说明 |
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| | 版本 | 状态 | 说明 | |
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| | v1.4.0 | ✅ **当前稳定版** | 四位一体+多模态+三维世界模型 | |
| | v1.3.0 | ✅ 维护中 | PredictionModule+ExplainabilityModule | |
| | v1.2.1 | ✅ 维护中 | Bug修复 | |
| | v1.2.0 | ✅ 维护中 | SuMemoryLitePro增强版 | |
| | v1.1.0 | ⚠️ 仅关键修复 | 基础版本 | |
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| ## 迁移指南 |
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| ### v1.2.x → v1.3.0 |
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| 主要API变化： |
| - Lega1 参数 → `energy_type` |
| - Lega2 参数 → `time_code` |
| - Lega3 参数 → `category` |
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| 详细迁移文档请参考 docs/MIGRATION.md |
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| ## 如何贡献 |
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| 查看 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md) 了解如何参与贡献。 |
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| ## 联系 |
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| - 邮箱：sandysu737@gmail.com |
| - GitHub：https://github.com/su-memory/su-memory-sdk |
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