MemoDB MCP Server

# AI个人私域知识赋能方案 ## 1. 概述 本文档提供了一个完整的方案，用于让AI具备个人私域知识的能力。通过构建个人知识管理系统，将个人数据转化为AI可理解和利用的知识，从而使AI能够提供更加个性化、专业化的服务。 ## 2. 整体架构 系统由四个核心层次组成： 1. **知识采集层**：负责从各种来源收集个人知识 2. **知识存储层**：使用MemoDB MCP服务器存储结构化的知识数据 3. **知识检索层**：提供高效的检索机制，支持语义搜索 4. **AI交互层**：连接AI模型与个人知识库  ## 3. 详细设计 ### 3.1 知识采集层 #### 3.1.1 多源数据采集 设计多个数据采集器，从以下来源获取个人知识： - **文档采集器**：处理个人文档（Word、PDF、Markdown等） - **网页采集器**：保存重要网页内容 - **笔记采集器**：集成常用笔记应用（如Notion、Evernote） - **社交媒体采集器**：收集社交媒体上的重要内容 - **邮件采集器**：提取邮件中的重要信息 - **语音记录采集器**：转录语音笔记 - **日历采集器**：获取日程安排信息 每个采集器实现以下功能： - 数据源连接与认证 - 数据抓取与同步 - 增量更新机制 - 错误处理与重试 #### 3.1.2 知识预处理 对采集的原始数据进行预处理： - **文本提取**：从各种格式中提取纯文本 - **结构化处理**：识别标题、段落、列表等结构 - **元数据提取**：提取创建时间、来源、作者等信息 - **实体识别**：识别人名、地点、组织等实体 - **关键信息提取**：使用NLP技术提取关键信息 预处理流程： 1. 原始数据解析 2. 格式转换 3. 内容清洗 4. 结构识别 5. 实体与关系提取 6. 知识单元生成 ### 3.2 知识存储层 #### 3.2.1 基于MemoDB的存储方案 利用现有的MemoDB MCP服务器，设计以下存储结构： - **用户管理**：使用`create_user`创建用户配置文件 - **知识块存储**：使用`insert_blob`存储知识块，每个知识块包含： - 内容：知识的具体内容 - 元数据：来源、时间、类型等 - 关系：与其他知识块的关联 - 标签：分类标签 知识块JSON结构示例： ```json { "uid": "user123", "blob_type": "knowledge_chunk", "blob_data": { "content": "人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。", "metadata": { "source": "personal_notes", "created_at": "2025-03-20T10:30:00Z", "category": "technology", "confidence": 0.95 }, "relations": [ {"target_bid": "bid456", "relation_type": "related_to", "strength": 0.8}, {"target_bid": "bid789", "relation_type": "part_of", "strength": 0.9} ], "tags": ["AI", "计算机科学", "技术"] } } ``` #### 3.2.2 知识图谱构建 在MemoDB之上构建知识图谱： - **实体节点**：表示人、事、物、概念等 - **关系边**：表示实体间的关系 - **属性**：实体和关系的属性 - **上下文**：知识的上下文信息 知识图谱构建流程： 1. 实体提取与标准化 2. 关系识别与验证 3. 图谱构建与存储 4. 图谱更新与维护 ### 3.3 知识检索层 #### 3.3.1 多模式检索 实现多种检索模式： - **关键词检索**：基于关键词的传统检索 - **语义检索**：基于向量相似度的语义检索 - **结构化检索**：基于知识图谱的结构化查询 - **混合检索**：结合多种检索方式 检索流程： 1. 查询分析与理解 2. 检索策略选择 3. 多模式并行检索 4. 结果融合与排序 5. 上下文增强 > **重要**：为确保用户请求优先从私域知识库中检索信息，我们设计了详细的知识检索优先级策略，详见[上下文管理与知识检索策略](./context-management-strategy.md)文档。 #### 3.3.2 检索优化 优化检索性能和质量： - **向量索引**：使用HNSW或FAISS等向量索引技术 - **相关性排序**：基于多因素的相关性排序算法 - **上下文感知**：考虑查询的上下文信息 - **个性化排序**：根据用户偏好调整排序 性能优化策略： 1. 索引优化 2. 缓存机制 3. 分布式检索 4. 异步预加载 ### 3.4 AI交互层 #### 3.4.1 MCP工具扩展 扩展现有的MCP工具，添加以下功能： - **query_knowledge**：查询个人知识库 - **add_knowledge**：添加新知识 - **update_knowledge**：更新已有知识 - **relate_knowledge**：建立知识间的关联 工具实现示例（query_knowledge）： ```typescript // 在src/tools/knowledge.ts中实现 export async function queryKnowledge(params: QueryKnowledgeRequest) { console.log('[MCP Tool] query_knowledge', JSON.stringify(params, null, 2)); try { // 1. 分析查询 const query = params.query; const context = params.context || {}; // 2. 向量化查询 const queryVector = await vectorizeText(query); // 3. 检索相关知识 const results = await knowledgeIndex.search(queryVector, { uid: params.uid, limit: params.limit || 5, filters: params.filters || {} }); // 4. 处理结果 const processedResults = await processResults(results, context); console.log('[MCP Tool Success] query_knowledge', JSON.stringify(processedResults, null, 2)); return processedResults; } catch (error) { const errorMsg = `Failed to query knowledge: ${error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error'}`; console.error('[MCP Tool Error] query_knowledge:', errorMsg); throw new McpError(ErrorCode.InternalError, errorMsg); } } ``` #### 3.4.2 上下文增强 设计上下文增强机制： - **对话上下文跟踪**：跟踪对话历史 - **知识上下文注入**：将相关知识注入到AI上下文中 - **动态上下文管理**：根据对话动态调整上下文 上下文管理流程： 1. 对话历史分析 2. 关键信息提取 3. 相关知识检索 4. 上下文构建 5. 上下文优化（压缩、排序、过滤） > **注意**：关于上下文管理的详细策略，包括如何确保用户请求优先从私域知识库检索信息、如何控制上下文大小以及如何进行信息压缩和修正，请参阅[上下文管理与知识检索策略](./context-management-strategy.md)文档。 #### 3.4.3 个性化调整 实现个性化调整机制： - **偏好学习**：学习用户的偏好和习惯 - **表达风格适应**：适应用户的表达风格 - **专业领域适应**：适应用户的专业领域 个性化模型： 1. 用户画像构建 2. 行为模式分析 3. 偏好学习与更新 4. 个性化参数调整 ### 3.5 隐私与安全 #### 3.5.1 数据隐私保护 确保个人数据的隐私和安全： - **本地存储**：敏感数据本地存储 - **端到端加密**：数据传输和存储加密 - **访问控制**：严格的访问权限控制 - **数据最小化**：只收集必要的数据 隐私保护策略： 1. 数据分类与标记 2. 敏感数据识别 3. 隐私保护处理 4. 用户控制机制 #### 3.5.2 安全机制 实现多层次安全机制： - **身份验证**：多因素身份验证 - **授权管理**：细粒度的授权管理 - **审计日志**：详细的操作日志 - **异常检测**：检测异常访问行为 安全框架： 1. 身份验证层 2. 授权控制层 3. 数据保护层 4. 监控与审计层 ## 4. 实现路径 ### 4.1 阶段一：基础知识库构建（1-2个月） 1. 扩展MemoDB MCP服务器，添加知识管理相关工具 - 实现基础的知识存储API - 添加知识查询功能 - 开发元数据管理功能 2. 实现基础的知识采集和预处理功能 - 开发文档采集器 - 实现基础文本处理功能 - 构建简单的实体识别系统 3. 设计并实现知识存储结构 - 定义知识块模型 - 实现基础存储功能 - 开发简单的关系管理 4. 开发简单的检索接口 - 实现关键词检索 - 开发基础API接口 - 构建简单的用户界面 ### 4.2 阶段二：智能检索与交互（2-3个月） 1. 实现向量化和语义检索功能 - 集成向量化模型 - 实现向量索引 - 开发语义检索API 2. 构建初步的知识图谱 - 实现实体关系提取 - 开发图谱存储功能 - 构建图谱查询接口 3. 开发AI交互层的基础功能 - 实现MCP工具扩展 - 开发AI交互接口 - 构建简单的对话管理 4. 实现上下文增强机制 - 开发对话上下文跟踪 - 实现知识上下文注入 - 构建动态上下文管理 ### 4.3 阶段三：高级功能与优化（3-4个月） 1. 完善知识图谱构建 - 优化实体关系提取 - 增强图谱推理能力 - 实现图谱可视化 2. 优化检索算法和性能 - 实现混合检索策略 - 优化索引结构 - 提升检索性能 3. 增强个性化调整功能 - 实现用户画像构建 - 开发偏好学习功能 - 构建个性化推荐系统 4. 完善隐私和安全机制 - 实现端到端加密 - 开发细粒度授权管理 - 构建安全审计系统 ## 5. 技术选型 ### 5.1 后端技术 - **编程语言**：TypeScript/JavaScript - **运行环境**：Node.js - **Web框架**：Express - **API规范**：RESTful API + GraphQL ### 5.2 数据存储 - **文档数据库**：MongoDB - **图数据库**：Neo4j - **向量数据库**：Pinecone或Milvus - **缓存系统**：Redis ### 5.3 AI与NLP - **向量化模型**：Sentence-BERT或OpenAI Embeddings - **NLP工具**：Hugging Face Transformers - **实体识别**：spaCy或自定义NER模型 - **知识图谱**：自研或集成现有解决方案 ### 5.4 前端技术 - **框架**：React + TypeScript - **状态管理**：Redux或Context API - **UI组件**：Ant Design或Material-UI - **可视化**：D3.js或ECharts ### 5.5 DevOps - **容器化**：Docker - **编排**：Kubernetes（可选） - **CI/CD**：GitHub Actions - **监控**：Prometheus + Grafana ## 6. 应用场景 ### 6.1 个人助理 - **智能问答**：回答基于个人知识的问题 - **信息管理**：整理和组织个人信息 - **任务管理**：跟踪和提醒个人任务 - **决策支持**：提供个性化建议和决策支持 应用示例： ``` 用户：我上个月参加的那个AI会议的主讲人是谁？ AI：根据您的日历和会议笔记，您上个月参加的AI会议是"2025全球AI峰会"，主讲人是李明教授，他讲解了关于大型语言模型的最新进展。您还记录了一些关于他演讲的笔记，要我为您展示吗？ ``` ### 6.2 专业领域辅助 - **专业知识检索**：快速检索专业领域知识 - **文档生成**：生成专业报告和文档 - **研究辅助**：辅助专业研究和分析 - **学习辅导**：提供个性化学习指导 应用示例： ``` 用户：帮我整理一下我关于神经网络的研究笔记，重点是我自己提出的那个优化算法 AI：我已经整理了您过去6个月关于神经网络的研究笔记，特别是您在2025年2月提出的"动态学习率自适应优化算法"。根据您的笔记，该算法在以下几个方面优于传统方法：[详细列表]。您还有一些实验数据和对比图表，我可以帮您生成一份完整的研究摘要。 ``` ### 6.3 学习与知识管理 - **知识整理**：整理和组织学习材料 - **学习计划**：生成个性化学习计划 - **知识关联**：建立知识间的关联 - **复习提醒**：智能复习提醒 应用示例： ``` 用户：我最近在学习什么内容？ AI：根据您的学习记录，您最近主要在学习三个领域： 1. 机器学习：重点是强化学习算法，您已完成了Andrew Ng的课程和Richard Sutton的《强化学习导论》前5章 2. 日语：您已学习了N3级别的词汇和语法，最近在练习听力 3. 古典吉他：您正在学习巴赫的《前奏曲BWV 999》，上周的练习记录显示您在第二部分遇到了一些技术难题 ``` ## 7. 评估与迭代 ### 7.1 评估指标 - **检索性能**：准确率、召回率、F1值 - **响应时间**：平均响应时间、95%响应时间 - **用户体验**：用户满意度、任务完成率 - **系统性能**：CPU/内存使用率、吞吐量 ### 7.2 评估方法 - **自动化测试**：单元测试、集成测试、性能测试 - **用户测试**：A/B测试、用户反馈收集 - **专家评估**：专业领域专家评估 - **长期跟踪**：长期使用数据分析 ### 7.3 迭代计划 - **短期迭代**：每2周一次小版本更新 - **中期迭代**：每2个月一次功能版本更新 - **长期迭代**：每6个月一次架构优化 ### 7.4 持续改进 - **数据驱动**：基于用户数据的改进 - **技术更新**：跟踪和集成最新技术 - **用户反馈**：根据用户反馈调整功能 - **性能优化**：持续的性能监控和优化 ## 8. 结论 本方案提供了一个完整的框架，用于让AI具备个人私域知识的能力。通过构建个人知识管理系统，将个人数据转化为AI可理解和利用的知识，从而使AI能够提供更加个性化、专业化的服务。 该方案充分利用了MemoDB MCP服务器的功能，并在此基础上构建了完整的个人知识管理系统。通过分阶段实施，可以逐步实现从基础知识库构建到高级智能交互的全过程。 为了确保系统能够高效地利用个人私域知识，我们特别设计了[上下文管理与知识检索策略](./context-management-strategy.md)，解决了如何优先从私域知识库检索信息、如何控制上下文大小以及如何进行信息压缩和修正等关键问题。 随着技术的发展和用户需求的变化，该方案将不断迭代和优化，为用户提供更好的AI个人知识助手体验。