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# 会议纪要长期记忆系统
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一个面向会议纪要的长期记忆原型，当前架构已经从“根目录脚本堆叠 + 外部向量库存储”迁移为更清晰的包结构，并收敛到：
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- `Neo4j` 作为唯一图存储与检索数据载体
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- `Embedding + 关键词 + 图事实` 的混合检索模式
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- 更接近 `graphiti` 的 `Meeting / Episode / Entity / Fact` 数据组织方式
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## 当前能力
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- 会议文本结构化抽取
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- 原文归档到 `data/raw`
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- 行动项和指标状态的跨会议合并
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- 基于内容哈希和语义相似度的重复检测
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- 基于 `Neo4j` 的图谱写入
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- 基于 `Neo4j` 的混合检索
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## 处理流程
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```text
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meeting.md
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-> 内容哈希去重
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-> Neo4j 语义相似去重
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-> LLM 抽取结构化信息
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-> 原文归档
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-> 行动项 / 指标状态合并
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-> 写入 Neo4j:
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Meeting
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Episode
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Entity
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Fact
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```
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## 项目结构
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```text
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meeting_memory/
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├── meeting_memory/
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│ ├── __init__.py
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│ ├── cli.py
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│ ├── config.py
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│ ├── extractor.py
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│ ├── graph_store.py
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│ ├── meeting_processor.py
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│ ├── meeting_state.py
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│ ├── raw_store.py
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│ └── services/
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│ ├── __init__.py
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│ └── embedding_service.py
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├── data/
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│ ├── raw/
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│ └── meeting_state.json
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├── main.py
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├── MIGRATION_TASKS.md
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└── requirements.txt
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```
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说明：
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- `meeting_memory/` 包目录中是当前真实实现
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- 根目录现在只保留 `main.py` 作为 CLI 入口，其他实现全部收拢到包目录
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- `vector_store.py` 已移除，检索能力已迁到 `Neo4j` 图结构中
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## 环境配置
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复制环境变量模板：
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```bash
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copy .env.example .env
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```
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填写配置：
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```ini
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LLM_API_KEY=sk-xxx
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LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
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LLM_MODEL=deepseek-chat
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EMBEDDING_API_KEY=sk-xxx
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EMBEDDING_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
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NEO4J_ENABLED=true
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NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
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NEO4J_USER=neo4j
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NEO4J_PASSWORD=your-password
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NEO4J_DATABASE=neo4j
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```
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## 安装
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```bash
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\pip install -r requirements.txt
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```
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## 使用方式
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```bash
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python main.py
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python main.py process meeting_example.md
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python main.py process meeting_example.md -f
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python main.py text "今天会议讨论了弱光指标和交付节奏"
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python main.py query "弱光指标目标值是多少"
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python main.py stats
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python main.py batch "meetings/*.md" -f
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```
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## 检索设计
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当前查询不再依赖独立向量库，而是基于 `Neo4j` 中的三类候选进行混合排序：
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- `Episode`：会议级文本上下文
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- `Entity`：实体摘要与描述
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- `Fact`：主体-关系-客体事实
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排序信号包括：
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- 语义相似度
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- 关键词命中
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- 图事实加权
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## 迁移说明
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迁移任务记录见 [MIGRATION_TASKS.md](/d:/github_project/my_code/meeting_memory/MIGRATION_TASKS.md:1)。
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## 当前限制
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- 当前环境如果没有安装 `neo4j` Python 包，导入图存储模块时会退化为禁用状态
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- 由于本地运行环境限制，端到端验证仍然依赖可用的 Neo4j 实例和正确的凭据
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