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一个包含三万五千个词元的 Notion 页面和复制粘贴仪式
我妻子使用大语言模型的方式和我不一样。我用它们来写代码或查快速事实，而她则把它们当作心理治疗师、人生教练和倾诉对象。
在过去一年里，她在 Notion 中构建了一个庞大的“主提示”。其中包含了她的病史、关键人生事件、情绪触发点以及正在进行的项目。这个提示长达三万五千个词元。
每次她在 Gemini 中开启新对话时，都必须手动复制粘贴这一大段文字，才能让人工智能跟上她的节奏。如果她不这么做，得到的建议就千篇一律、毫无用处。
由于这种“上下文设置”的负担，她开始害怕开启新的对话线程。她觉得自己总是在不断重复自己。而且，随着生活不断推进，这个提示每周都在增长。
她不需要搜索引擎，也不需要简单的聊天记录。她需要一个持续连贯的大脑。
于是我开发了Synapse。这是一个具备深度记忆能力的人工智能聊天系统，由知识图谱驱动，专为那些真正需要人工智能了解你是谁的个人对话而设计。
三篇文章，三堵墙，一位用户
Synapse 最初并不是今天的样子。它经历了四个版本的演进，而每一个版本在她实际使用时都会出问题。我在 Dev.to 上记录了每一步。以下是压缩后的时间线。
第一版：知识图谱。 我用 Neo4j 知识图谱取代了 Notion 页面，并借助Graphiti提供支持。当她聊天时，人工智能会在后台悄悄提取实体和关系。我称之为“睡眠周期”。从此不再需要复制粘贴。生成的图谱大约包含一万个词元，远少于她原先手动输入的三万五千个词元。这一版奏效了。（阅读完整起源故事）
第二版：扩展之墙。 图谱不断增长。到第21天时，每条消息都携带了超过十二万个词元的系统上下文。成本飙升，延迟加剧。我构建了一个具有预算意识的“注水”系统（Hydration V2），将提示限制在约三万个词元以内，并通过零延迟的 GraphRAG 按需检索其余内容。人工智能并没有变笨，仍然让她感觉它对自己的一切了如指掌。（我是如何驯服十二万个词元的）
第三版：用户体验之墙。 我构建了一个图谱可视化工具，让她可以探索人工智能的记忆。我觉得它很美，但对她来说却过于复杂。她怀念 Notion。于是我重新引入 Notion 作为她人工智能大脑的界面，并通过 MCP 实现双向同步。她可以在结构化表格中查看人工智能掌握的知识，用复选框标记错误，并将修正推回图谱。（回归初心）
每个版本在我演示时看起来都完美无缺，但一旦她真正使用，就会出现问题。正是这一点让我意识到——
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