一种面向大模型的多级主线图记忆方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是提供了一种面向大模型的多级主线图记忆方法。该方法包括设计记忆图，以有向图结构组织对话中的任务语义信息；构建多级主线策略；进行节点自动创建与图更新；构建依赖边和加速策略；生成结构化提示和上下文注入机制；进行图结构自动维护与生命周期管理，该方法解决了大语言模型在复杂多轮对话任务中存在的记忆衰退、主线偏移与上下文一致性缺失的关键问题，提升了大语言模型的性能与可靠性。