ModelEngine 2025 第四次例会议题征集

[CodeCasterX]

例会信息

• 会议主题：ModelEngine 社区例会（202507）
• 会议时间：2025/07/26 10:00-11:00 (GMT+08:00) 中国标准时间 - 北京

点击链接入会，或添加至会议列表：
https://meeting.tencent.com/dm/3nF0luJWvosa

腾讯会议：480-761-709

例会议题

1. fit-framework 项目情况介绍及讨论（10min） -- 季聿阶 CodeCasterX
   • 底层框架 FIT、Waterflow、FEL 7月演进情况
   • 底层框架 FIT、Waterflow、FEL 最新发展路标
   • 新 Maintainer 任命
2. elsa 项目情况介绍及讨论（10min） -- 陈镕希 RonnyChan96
   • elsa 7月演进情况
   • elsa 最新发展路标
3. app-platform 项目情况介绍及讨论（10min） -- 孙怡菲 reeeborn33
   • 应用工程 AppPlatform 7月演进情况
   • 应用工程 AppPlatform 最新发展路标
4. nexent 项目情况介绍及讨论（15min） -- 陈双瑞 Phinease
   • 应用工程 Nexent 7月演进情况
   • 应用工程 Nexent 最新发展路标
5. 外置记忆模块（10min） -- @FredGoo

其他议题申报

请评论区留言申报议题

[FredGoo]

我希望在本次社区例会上申报 “外置记忆模块” 议题

概述

参考了mem0和MemoryOS，集成了知识图谱功能：

• Milvus+ 关系标记: 在metadata中增加实体和关系信息
• Neo4j图计算: 使用NetworkX进行内存中的图算法和关系推理
• LLM驱动的实体关系提取: 自动从对话中识别实体和关系

核心特性

🎯 自动实体关系提取

• 从用户对话中自动识别实体（人物、地点、概念、技术等）
• 提取实体间的语义关系
• 支持置信度评估和关系类型分类

🔍 智能查询扩展

• 基于知识图谱的查询词扩展
• 相关实体发现和推荐
• 增强检索效果和上下文理解

📊 图结构分析

• 实体关系可视化和统计
• 多层级关系遍历
• 实体重要性和连接度分析

技术架构

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│   用户对话      │───▶│  LLM实体关系提取  │───▶│  知识图谱存储    │
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│   增强检索      │◀───│   查询扩展       │◀───│  Neo4j图计算  │
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说明

目前还在开发中，会议上可以介绍下架构和主要代码，预计下周开始测试。

主要应用在公司的客服场景，后续会应用于营销场景(SEO or Search Engine Optimization -> GEO or Generative Engine Optimization)

[CodeCasterX]

会议纪要已经上传：https://github.com/ModelEngine-Group/community/blob/main/meetings/summaries/2025/0726.md