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# DPML记忆模式提示词框架最佳实践
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> **TL;DR:** 本文档提供DPML记忆模式提示词框架的最佳实践指南，包括记忆类型选择、操作建议和具体示例。
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## 💡 最佳实践
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### 记忆类型选择
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协议实现可以根据需求采用不同的记忆类型分类方法，以下是基于认知心理学的常见分类：
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1. **陈述性记忆(declarative)**：事实性知识，包括：
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- 语义记忆：通用事实，如"Python是编程语言"
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- 时态记忆：时间相关信息，如"上次会话在昨天"
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2. **程序性记忆(procedural)**：过程和技能知识，如：
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- 操作步骤：如"解决环境配置问题的方法"
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- 行动模式：如"用户代码风格偏好"
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3. **情景记忆(episodic)**：特定经历和场景，如：
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- 交互记录：如"用户之前遇到的报错"
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- 场景重建：如"项目开发历程"
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不同类型记忆的选择建议：
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- 存储事实性信息时，考虑使用陈述性记忆方式
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- 存储方法和步骤时，考虑使用程序性记忆方式
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- 存储具体交互经历时，考虑使用情景记忆方式
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### 记忆操作使用建议
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- **evaluate最佳实践**：
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- 明确设定评估标准
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- 综合考虑信息的稀有性、实用性和时效性
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- 避免过度记忆导致的信息冗余
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- **store最佳实践**：
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- 为记忆提供足够的上下文
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- 建立适当的记忆关联
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- 设置合理的过期策略
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- **recall最佳实践**：
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- 优先使用精确查询
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- 指定合理的置信度阈值
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- 处理记忆缺失的回退策略
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## 📋 使用示例
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### 基础使用示例
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```xml
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<!-- 简单的记忆定义 -->
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<memory id="os_preference">
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用户使用MacOS系统
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</memory>
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<!-- 带评估的记忆创建 -->
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<memory id="code_style">
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<evaluate:thought>
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<reasoning>
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用户连续三次使用了相同的代码风格(缩进2空格、驼峰命名)，
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这是重要的个人偏好信息，应记住以提供一致的代码建议。
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评分：实用性=8，稳定性=9，总分8.5 > 阈值7.5
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</reasoning>
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</evaluate:thought>
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<store:execution>
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{
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"indent": "2spaces",
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"naming": "camelCase",
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"brackets": "sameLine"
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}
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</store:execution>
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</memory>
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```
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### 高级使用示例
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```xml
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<!-- 完整的记忆生命周期示例 -->
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<memory id="error_solution">
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<!-- 评估阶段：判断是否值得记忆 -->
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<evaluate:thought>
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<reasoning>
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分析用户遇到的依赖安装错误:
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1. 问题特点:
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- 特定版本冲突问题
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- 解决方法非官方文档所列
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- 多次在社区中被报告
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2. 记忆价值:
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- 解决方案不易找到
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- 可能重复出现
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- 节省未来排查时间
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记忆价值评分：9/10，超过阈值
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决策：应当记忆此解决方案
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</reasoning>
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</evaluate:thought>
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<!-- 存储阶段：通过execution实现 -->
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<store:execution>
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问题：TensorFlow 2.4安装与CUDA 11.2版本冲突
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解决方案：使用兼容性补丁并降级CUDA驱动
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<!-- 使用execution协议元素定义存储过程 -->
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<process>
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# 存储流程
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```mermaid
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flowchart TD
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A[接收内容] --> B[验证格式]
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B --> C[分类标记]
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C --> D[构建索引]
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D --> E[写入持久存储]
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```
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</process>
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<rule>
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1. 解决方案记忆优先级设为高
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2. 建立与相关技术的关联索引
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3. 保存完整的上下文信息
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</rule>
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</store:execution>
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<!-- 检索阶段：通过resource实现 -->
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<recall:resource>
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@memory://solutions/tensorflow?confidence=0.7
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</recall:resource>
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</memory>
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```
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> **注意**：memory协议与thought(评估)、execution(存储)、resource(检索)协议紧密结合，形成完整的记忆系统。 |