基于分层记忆与关联图谱的大模型上下文控制系统及方法

本发明公开了基于分层记忆与关联图谱的大模型上下文控制系统及方法，通过为用户与LLM间的上下文控制单元构建树图混合记忆结构和逻辑分层记忆模型，通过超长上下文自适应处理引擎、单主题持续性对话控制机制等，解决了LLM上下文窗口受限的问题（包括引入类似Agent的机制），如同操作系统帮助开发者/使用者解决隐藏在背后的硬件标准不统一、复杂的资源控制等问题，本发明为上层开发者提供一种隐藏了诸多细节的可信赖的LLM记忆（上下文）控制服务，其最终的目标是通过一套自洽的系统机制，近似解除LLM上下文窗口的限制，使开发者不必过于关注底层的细节，从而可以将更多的精力聚焦在应用功能的实现上。