snakejohn/dsh-hindsight-local

🧠 dsh-hindsight-memory

让 DeepSeek Harness（dsh）里的 AI 记住你们聊过的事：换个对话、隔几天再问，它都还记得。

📖 小白使用文档 · 🛠 技术说明 · 📊 压测数据 · ⬇️ 下载最新版

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✨ 它能做什么

功能 · 用大白话说 🧠 长期记忆 · 聊过的内容存在你电脑上的记忆库里，关掉 dsh、重开对话都还在。 ⏰ 听得懂时间 · 每条记忆都带着本地时间，问「我早上 7 点干了啥」「昨晚吃的什么」能对上时间段。东八区凌晨到早上 8 点的记忆也已专门修正。 ✍️ 自动记，旧对话手动导入 · 每轮对话会自动写进记忆库。第一次安装不会自动导入以前的对话；想导入时在设置页自己选工作区或单个对话（已归档的对话除外）。 📝 记住哪些内容可选 · 默认只记「我说的话」和「AI 的回复」；工具调用、AI 思考过程、系统提示、已归档对话、子代理对话都可以在设置页单独打开。 🗂 记忆库怎么分 · 每个工作区绑定一个记忆库，互不串台；也可以让几个工作区接入同一个记忆库共用。记忆库可以起中文名字。 🙈 归档的对话不记 · 在 dsh 里归档的对话不会被记住。 🚀 一键本地部署 · 不用打开命令行。没有 Python 也行：插件会自动准备 uv 和 Python 3.12，再装好 Hindsight（默认走国内镜像）。 🟢 状态卡片 + 控制面板 · 左下角的小卡片一眼看出记忆是否正常；点开就是控制面板，能看各记忆库的数量，还能浏览、搜索记忆。 👆 「现在就记住」按钮 · 想马上把某个工作区（或全部对话）记下来，点一下就行，已经记过的不会重复记。 🛡 绝不卡住聊天 · 记忆服务出问题、超时或被限流时，只是暂时「不带记忆」，聊天照常进行。

🔍 工作原理

flowchart LR
    U[你在 dsh 里聊天] --> P{插件}
    P -- 回答前：按问题和时间检索 --> H[(本地 Hindsight<br/>记忆库)]
    H -- 最相关的几条记忆 --> P
    P -- 作为背景注入上下文 --> M[dsh 的模型回答]
    M -- 这一轮结束后 --> W[插件把对话写入 Hindsight]
    W --> H
    H -. 后台用 LLM 整理成事实<br/>用 bge-m3 建索引 .-> H

1. 写入：每轮对话结束后，插件把这一轮（带本地时间）交给本机的 Hindsight。Hindsight 在后台用 LLM 把对话整理成一条条事实，并用 embedding 建立索引。
2. 召回：你下次提问时，插件先去记忆库里搜相关记忆（问题里有「早上 7 点」这类时间时会优先匹配该时间段），再用 reranker 排序，取最相关的几条作为背景放进上下文。
3. 省上下文：只注入少量相关记忆，不用把整段历史都塞进去。

🧰 准备工作

• dsh：一个带插件管理器（左侧「Plugins」→「+ Add plugin」）的 DeepSeek Harness。
• 硅基流动密钥：去 注册，新用户有免费额度。在「API 密钥 → 新建密钥」复制 sk- 开头的那串字符。步骤截图见 使用文档。
• 系统：Linux 已完整实测；Windows / macOS 的代码路径已写好，但还没有真机验证。
• 内存：本地服务在 Linux 上实测约占 540 MB。

📦 安装（两种方式选一种）

在 dsh 左侧点「Plugins」→ 右上角「+ Add plugin」：

方式 A：从 GitHub 安装（推荐）：把下面这行粘进去，点「Install」

https://github.com/snakejohn/dsh-hindsight-local

方式 B：下载 zip，从本地文件夹安装（连不上 GitHub 时用）：先到 Releases 下载 zip 并解压，再把解压后文件夹的完整路径填进去，点「Install」。

装好后，在「Installed plugins」里能看到 dsh-hindsight-memory，确认开关是打开的。

🚀 三步快速上手

1. 选一下：首次设置时选「还没有 Hindsight」（插件帮你在本机部署）；如果你已经自己跑着 Hindsight，就选「已经配置好了」，填上地址即可。
2. 填密钥：把硅基流动的密钥粘到「② 粘贴密钥」。面板会自动检查（新装时显示「未设置」，密钥永不明文显示），显示「密钥可以用 ✓」后会自动获取模型，「理解文字」「排序」两个模型用默认即可，点「一键开始」。所有下拉都是可搜索的玻璃选择器；Windows 上遇到 Invalid port 报错见使用文档的「代理」设置。第一次准备大约需要 3–10 分钟。
3. 看到「记忆正常」：左下角的卡片变成 🟢「记忆正常」就好了。之后照常聊天，它会自己记、自己想起来。
4. （可选）导入以前的对话：装好后只自动记新聊天。设置页会问「要导入以前的对话吗？」，点「去选择」可以选一个工作区或单个对话导入，会一段一段慢慢整理，不会重复。

🤖 默认用到的模型

用途 · 默认 · 说明 整理记忆（LLM） · 跟随 dsh 的默认模型 · 也可以改成自定义，例如硅基流动的 XingChenAGI/Xing4.0-29B（预设），或 DeepSeek（https://api.deepseek.com）；选「不整理」时只保存原话。 理解文字（Embedding） · BAAI/bge-m3（硅基流动） · 1024 维 排序（Reranker） · BAAI/bge-reranker-v2-m3（硅基流动） · 留空时退回到纯排名融合（rrf），不调用模型

• 三者都能在「高级设置」里分别换服务商和模型；选好服务商后地址会自动填上，还能点「获取模型」拉取模型列表。
• 一个硅基流动密钥可以同时用于三者：同一个服务商的密钥只要填一次。
• 被限流时不会丢内容：卡片会显示「模型被限流」，要记的内容先排队，稍后自动重试。

⚙️ 常用设置

面板里的设置保存在 dsh 的插件配置中；本地 Hindsight 用到的变量会同步写进插件根目录的 `.env`（只存在你电脑上，你手改过的值也会保留）。

设置（面板 / 配置名） · 默认 · 作用 工作区 → 记忆库 bank.workspace_bank_mapping · 空（自动新建） · 每个工作区绑定一个记忆库；几个工作区可以指向同一个库 ~~共享记忆库~~ bank.default_bank（旧版兼容项） · 空 · 旧版本留下的设置，新用户不用管。设置页里会标成「旧版共享」，点「清除」即可去掉。要让几个工作区共用记忆，请在上面「工作区 → 记忆库」里给它们选同一个库 聊天时自动回忆 recall.enabled · 开 · 关掉就不注入记忆 每次最多回忆几条 recall.top_n · 6 · 注入上下文的记忆条数上限 注入字数上限 recall.max_chars · 4000 · 记忆块的字符上限 自动记住对话 retain.enabled · 开 · 关掉就不写入 启动时补录旧对话 backfill.enabled · 关 · 默认不自动导入；在设置页「现在就记住」里手动导入（不含已归档） 记住哪些内容 retain.include_* · 我说的话 + AI 的回复 · 其余内容（工具调用、思考过程、系统提示等）默认不记 时区 time.timezone · 跟随系统 · 用于记忆时间和「早上 7 点」这类解析 向量维度 embedding.expected_dim · 1024 · 理解文字的模型输出多少个数字（bge-m3 = 1024）。换模型或迁移时必须和原来一致，不一致时插件会拦下并用中文提示，不会写坏已有记忆 端口 service.local.port · 8888 · 本地 Hindsight 监听的端口 LLM 超时 service.local.llm_timeout · 300 秒 · 慢模型也能整理完 写入分块 service.local.retain_chunk_size · 1500 字符 · 长消息切小块处理，避免卡在「处理中」 单次最大输出 service.local.retain_max_completion_tokens · 8000 · 必须大于分块大小（不满足时会自动修正）

更多配置项和环境变量（DSH_HINDSIGHT_*）见 技术说明。

📊 性能实测（v0.1.1）

用公开数据集 LoCoMo 做的真实压测。整理记忆用的模型是 DeepSeek V4.1 Flash（deepseek-flash），Embedding 和 Reranker 用硅基流动的免费模型。

指标 · 结果 写入规模 · 992 轮对话 · 3 个记忆库 · 48 次写入，全部成功，0 次限流 花费 · 约 ¥2.37（按 DeepSeek 账户余额前后差计算） 召回命中率 · 50 题中 94%；其中时间类问题 97.2% 上下文节省 · 和把整段历史塞进上下文相比，约省 85%（按字符估算） 召回延迟 P95 · 3.3–4.9 秒（记忆量 172–341 条） 长消息 · 约 1.2 万 token 的长消息 7.6 秒写完，不再卡住

LoCoMo 数据的许可是 CC BY-NC 4.0，这里只用于评测。原始数据见 docs/bench。

❓ 常见问题

服务启动失败怎么办？

面板会用大白话写明「发生了什么、怎么做」，大多数情况点「重试」就行。还不行的话，在状态页点「检查一下」「重新启动」或「重新安装」。需要求助时，在状态页点「导出日志」，把生成的文件发给帮你的人（密钥会自动隐藏）。

提示端口 8888 被占用？

说明有别的程序占用了 8888。可以在高级设置里改端口，或者关掉占用这个端口的程序（Windows 可以用 netstat -ano | findstr :8888 查是哪个程序）。

卡片显示「模型被限流」或「N 段没整理好」？

免费模型和中转程序有频率限制。v0.1.3 起默认一次只整理 1 段（「高级设置 → 同时处理数」），失败的会自动重试，也可以在状态页点「重试失败项」，不会产生重复记忆。经常失败的话，把「整理记忆的模型」改成「自定义 → 硅基流动」，用同一个密钥即可。

卡片显示「模型地址连不上」？

整理记忆用的本机模型地址（例如 127.0.0.1:3425）没有响应，请确认对应的程序已启动。插件这期间暂停写入，连上后自动继续，并重新整理之前失败的部分。

怎么反馈问题？

插件「状态」页最下面点「导出日志」（密钥会自动隐藏），再点「去提问题」，把导出的文件拖进 GitHub 问题表单即可。日志会自动清理（单个 5 MB、保留 14 天），不会越积越大。

写入一直卡在「处理中」？

v0.1.1 默认把长消息切成 1500 字符一块处理，并把超时放宽到 300 秒，实测已经不再卡住。如果还卡住，看一下控制面板的「没记住的」区域和 hindsight.log。

数据存在哪里？

都在你自己的电脑上：

内容 · 位置 记忆数据库 · Hindsight 自带的嵌入式数据库（pg0，名为 dsh-hindsight），Linux 上在 ~/.pg0 Python 环境 · ~/.dsh-hindsight/venv 日志 · ~/.dsh-hindsight/logs/ 写入进度 · ~/.dsh-hindsight/state 服务配置（含密钥） · 插件根目录的 .env

怎么备份记忆、换电脑，或把本地服务改成独立服务？

见使用文档的 迁移和备份记忆 一章：记忆存在哪里、怎么备份和恢复、怎么把插件自己的本地服务改成一直开着的独立服务、怎么合并或拆分记忆库。每一步都实测过，没实测的地方都标出来了。

我已经有一个 Hindsight 服务了，能直接用吗？

能。设置里选「已经配置好了」，填地址（和密码，如果服务开了的话）。插件只连接它，不会启动、停止或修改它；服务中途停了，聊天照常，漏记的对话会在服务恢复后自动补上。

怎么卸载？

1. 在 dsh 的「Plugins」里关掉或移除 dsh-hindsight-memory。然后重启 dsh，插件启动的本地服务会随之停止。
2. 想把数据也清掉，就删除 ~/.dsh-hindsight 文件夹和插件目录。
3. 记忆数据库在 ~/.pg0 里；如果电脑上没有别的程序在用 pg0，也可以一并删除。

🔄 更新

插件不会自动检查新版本，需要手动升级：

• 从 GitHub 装的：在 dsh 插件管理器里移除后重新安装同一个地址，或者在插件目录执行 git pull，然后重启 dsh。
• 从 zip 装的：到 Releases 下载新版 zip，覆盖解压到原来的文件夹（保留里面的 .env），然后重启 dsh。

记忆数据和 ~/.dsh-hindsight 里的内容不受升级影响。更新内容见 更新日志。

🔒 隐私说明

• 会发给第三方的：用来整理记忆的对话文本，会发给你选的 LLM 服务商（默认就是 dsh 正在用的模型）；用来建索引和排序的文本，会发给 embedding 和 reranker 服务商（默认是硅基流动）。
• 只留在本机的：记忆数据库、日志，以及密钥（只存在插件根目录的 .env 和 dsh 自己的配置里）。插件不会把密钥写进日志，也不会上传到别处。
• 不想记的对话：在 dsh 里归档，它就不会被记住。

📚 更多文档

• 小白使用文档（带截图）
• 技术说明：目录结构、Hook、配置 Schema、降级规则
• 压测原始数据
• 更新日志

🤝 参与贡献

欢迎提 Issue 和 Pull Request。提交前请先跑一遍测试：

npm test

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