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鶴壁市浩天電氣有限公司 2026/01/24 10:33:33
泊頭網(wǎng)站建設(shè)公司,汕頭網(wǎng)站建設(shè)方法,韓國手表網(wǎng)站,麻涌鎮(zhèn)仿做網(wǎng)站大家好#xff0c;我是小肥腸#xff01;今天我們搞點(diǎn)真正的黑科技#xff0c;挑戰(zhàn)一下大模型的“記憶極限”。針對AI寫長文容易“失憶”的頑疾#xff0c;我用 n8n MemMachine 打造了一套“永不忘詞”的無限長篇小說工作流。從大綱設(shè)定到自動連載#xff0c;字?jǐn)?shù)無上限我是小肥腸今天我們搞點(diǎn)真正的黑科技挑戰(zhàn)一下大模型的“記憶極限”。針對AI寫長文容易“失憶”的頑疾我用n8n MemMachine打造了一套“永不忘詞”的無限長篇小說工作流。從大綱設(shè)定到自動連載字?jǐn)?shù)無上限劇情不崩壞一鍵直達(dá)飛書。想讓你的 AI 進(jìn)化成能寫百萬字的“網(wǎng)文大神”嗎碼住這篇教程帶你零門檻實(shí)操起飛目錄1. 效果演示2. 工作流架構(gòu)剖析和前置準(zhǔn)備2.1 長篇小說工作流架構(gòu)說明2.2 基于Docker部署MemMachine3. 工作流搭建4. 結(jié)語1. 效果演示上周我寫了一個寫小說的工作流很多讀者反饋能不能突破篇幅限制短篇小說不夠看的。為了解決這個痛點(diǎn)我基于MemMachine實(shí)現(xiàn)了這個可以突破大模型上下文限制的n8n 無限長篇小說工作流。做出來以后在群里內(nèi)測反饋相當(dāng)不錯?,F(xiàn)在的工作流一共為兩部分第一部分是將本地小說錄入飛書素材庫。有了這一步我們就可以基于自定義素材編寫任意領(lǐng)域風(fēng)格的小說。第二部分是讀取素材庫中的小說作為參考配合MemMachine記憶庫編寫長篇小說下圖中寫了整整16章。每章的字?jǐn)?shù)在2000—3000字遠(yuǎn)遠(yuǎn)突破了大模型上下文限制。接下來就正式開始這個硬核工作流的搭建~2. 工作流架構(gòu)剖析和前置準(zhǔn)備2.1 長篇小說工作流架構(gòu)說明長篇小說工作流主要依賴于MemMachine來存儲章節(jié)的記憶每寫完一章會將這章的內(nèi)容存入記憶庫下一章的編寫可依賴這一章的內(nèi)容。2.2 基于Docker部署MemMachineMemMachine是一個開源的AI 智能體通用記憶層Universal Memory Layer項(xiàng)目。簡單來說它的目標(biāo)是解決大語言模型LLM通常存在的失憶問題即無狀態(tài)讓 AI 智能體能夠像人一樣擁有長期記憶、個性化認(rèn)知和上下文理解能力?,F(xiàn)在的 AI 雖然聰明但非常健忘一旦關(guān)閉對話窗口或者換一個模型它就會把你以前說過的話和你的個人喜好忘得一干二凈。MemMachine 就是為了解決這個問題而設(shè)計(jì)的一個外掛大腦它能像一個超級記事本一樣自動把你的聊天記錄、習(xí)慣偏好比如我不吃香菜和歷史事件永久存儲下來。這樣做最大的好處是AI 擁有了長期記憶。哪怕你過段時間再回來或者換用了不同公司的 AI 模型只要連上這個系統(tǒng)AI 就能立刻想起來你是誰以及你們之前的交情不需要你重復(fù)啰嗦。它讓 AI 從一個每次見面都要重新認(rèn)識的陌生人變成了一個真正懂你、記得你一切過往的老朋友。源碼地址https://github.com/MemMachine/MemMachine進(jìn)入頁面后我們就可以用git clone或下載壓縮包的形式來下載源碼了源碼下載完后項(xiàng)目的目錄如下圖。只需要配置好.env、docker-compose.yml、configuration.yml這三個文件就可以基于Docker順利部署MemMachine在本地了。MemMachine部署也很簡單只需要在文件路徑輸出cmd在彈出的命令提示符中輸入docker compose up -d即可完成部署。部署后可訪問http://localhost:8080/docs看到如下界面即為成功。3. 工作流搭建這個小說工作流和原來的一樣唯一的區(qū)別是加了MemMachine記憶寫入和讀取邏輯。這里就不再從頭開始搭建只講差異部分需要看從0開始的搭建步驟可以去看通吃網(wǎng)文投稿AI漫劇版權(quán)我用 n8n飛書搭了個“萬字爆款小說流水線”長篇小說工作運(yùn)行流程如下1. 表單提交小說主題和領(lǐng)域內(nèi)容2. 根據(jù)用戶提交表單中的小說領(lǐng)域去飛書素材庫中找到對應(yīng)小說素材作為寫作參考3. 結(jié)合小說素材用戶提供的主題編寫小說的大綱和章節(jié)梗概列表數(shù)組形式4. 初始化一個MemMachineproject獲得一個project_id5. 進(jìn)入循環(huán)開始編寫章節(jié)內(nèi)容6. 根據(jù)project_id從MemMachine獲取上一章節(jié)的內(nèi)容7. 根據(jù)前期提要大綱和本章節(jié)的梗概編寫本章節(jié)的詳細(xì)內(nèi)容8. 寫入章節(jié)內(nèi)容到飛書表格9. 總結(jié)本章節(jié)的內(nèi)容以project_id為標(biāo)識寫入MemMachine初始化項(xiàng)目(HTTP Request)這個節(jié)點(diǎn)位于編寫大綱節(jié)點(diǎn)的前面它的作用是在MemMachine中新建一個project后續(xù)編寫的章節(jié)內(nèi)容會存入到project中。跟之前的小說工作流比這個工作流的變動主要在章節(jié)編寫部分故本文的節(jié)點(diǎn)搭建講解主要圍繞章節(jié)編寫部分展開讀取記憶HTTP Request這個節(jié)點(diǎn)的作用是根據(jù)project_id獲取對應(yīng)project中存儲的記憶。舉個例子如果當(dāng)前章數(shù)為3那么就會從project中獲取前2章的數(shù)據(jù)如果當(dāng)前章數(shù)為1則返回空數(shù)據(jù)。獲取章節(jié)梗概(Code inJavaScript)讀取記憶HTTP Request節(jié)點(diǎn)出來后點(diǎn)擊【】新增Code inJavaScript節(jié)點(diǎn)。它的作用是從前置所有章節(jié)列表中取出最后一章的章節(jié)內(nèi)容。如讀取記憶HTTP Request節(jié)點(diǎn)傳入了2章數(shù)據(jù)那么這個節(jié)點(diǎn)就會獲取第2章數(shù)據(jù)。章節(jié)編寫AI Agent獲取章節(jié)梗概(Code inJavaScript)節(jié)點(diǎn)出來后點(diǎn)擊【】新增AI Agent節(jié)點(diǎn)。這個節(jié)點(diǎn)的作用是根據(jù)小說摘要第2章故事梗概與結(jié)尾和第三章故事梗概編寫第三章內(nèi)容這樣就能完美解決大模型無法編寫長篇小說以及內(nèi)容過長導(dǎo)致的內(nèi)容不連貫或人物OOC。Code1將數(shù)據(jù)改為飛書表格適配形式章節(jié)編寫AI Agent節(jié)點(diǎn)出來后點(diǎn)擊【】新增Code inJavaScript節(jié)點(diǎn)。這是一個代碼節(jié)點(diǎn)它的作用是將小說內(nèi)容適配為飛書表格的形式。寫入飛書Bitable:table:record:add bitableCode1將數(shù)據(jù)改為飛書表格適配形式出來后點(diǎn)擊【】新增Bitable:table:record:add bitable節(jié)點(diǎn)。這是n8n社區(qū)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)寫入數(shù)據(jù)到飛書表格。節(jié)點(diǎn)的配置使用可參考n8nCoze飛書公眾號對標(biāo)文章一鍵錄入深度拆解打造你的【爆款素材庫】總結(jié)AI Agent寫入飛書Bitable:table:record:add bitable節(jié)點(diǎn)出來后點(diǎn)擊【】新增AI Agent節(jié)點(diǎn)。這個節(jié)點(diǎn)的作用是對章節(jié)編寫AI Agent節(jié)點(diǎn)輸出的小說內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)總結(jié)劇情摘要保留結(jié)尾內(nèi)容以便下一章的銜接。存入記憶HTTP Request總結(jié)AI Agent節(jié)點(diǎn)出來后點(diǎn)擊【】新增HTTP Request節(jié)點(diǎn)。這個節(jié)點(diǎn)的作用是調(diào)用MemMachine接口將章節(jié)內(nèi)容存入project。以上就是整個工作流的完整流程拆解動手能力強(qiáng)的讀者可以跟著教程實(shí)踐一遍。上述工作流已經(jīng)被收錄到了小肥腸行動家社群中如果想直接獲取工作流原件可以加入社群后我拉你進(jìn)空間直接學(xué)習(xí)使用。4. 結(jié)語至此一個能夠自我迭代、擁有長期記憶的無限長篇小說生成器就搭建完成了。這套工作流最大的價值不在于寫小說本身而在于它證明了MemMachine n8n組合的無限可能。當(dāng)我們把記憶從大模型中解耦出來賦予 Agent 真正的長期狀態(tài)管理能力時AI就不再是一個聊完即忘的聊天機(jī)器人而是一個能伴隨劇情成長的創(chuàng)作者。如本次分享對你有幫助麻煩一鍵三連支持一下小肥腸我們下期再見~
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