Chatbot 如果每次都「忘記前一段對話」，就像一個只會回答單句問題的機器。
真正的智慧對話系統，應該能記住使用者的偏好、上下文與情緒，並在下一次互動時做出延續性的回應。
這種能力，稱為 對話記憶（Conversation Memory）。

什麼是對話記憶？

對話記憶（Conversation Memory） 指的是 Chatbot 能保存過去的對話紀錄，並根據先前資訊，生成更具連貫性與個人化的回應。

📘 簡單理解：

使用者：「我昨天說的那件事，你還記得嗎？」

✅ 有記憶的 Chatbot：「你是指要我幫你完成報告那件嗎？」
❌ 無記憶的 Chatbot：「抱歉，我不太清楚你指的是什麼。」

記憶系統的技術架
使用者輸入
↓
對話歷史記錄器（Conversation Logger）
↓
記憶管理模組（Memory Manager）
↓
NLP 模型（根據上下文生成回應）
↓
回覆輸出

主要組件說明：
• 🧠 Memory Store：用來保存對話資料（如資料庫、向量儲存庫）。
• 🔁 Context Retriever：根據當前問題，檢索相關的歷史資訊。
• 🗂️ Memory Pruner：清理過時或無關的記錄，保持效率。

#實際應用情境
客服 Chatbot
客戶姓名、過去訂單、常見問題
「我看到您上週退貨的鞋子，我幫您查狀況。」

學習輔導 Bot
學生錯題紀錄、學習進度
「你上次卡在微積分第3章，我幫你複習一下。」

情感陪伴 Bot
使用者情緒趨勢、偏好話題
「上次你提到壓力大，這週感覺好一點了嗎？」

記憶管理的挑戰
1. 記憶過多 → 效率下降
• 解法：使用向量資料庫（Vector Store）儲存語意摘要，非逐字紀錄。
2. 隱私風險
• 解法：採用加密與匿名化機制，並允許使用者刪除記錄。
3. 語意誤解
• Chatbot 可能「錯誤關聯」過去資訊，導致答非所問。
• 解法：設定記憶權重與過期策略（memory decay）。

實作概念範例
場景：購物助理 Chatbot
使用者：我想看上次推薦的那款藍色外套。
Chatbot：您是指上週提到的 Levi’s 牛仔外套嗎？現在特價中喔！
✅ 成功使用「長期記憶」辨識舊對話內容，並延續互動。

最佳實踐建議
• ✅ 為不同用途設置不同記憶層（短期 vs 長期）。
• ✅ 定期清理舊資料，避免資訊誤用。
• ✅ 使用語意摘要壓縮記錄，提升效率。
• ✅ 明確告知用戶「哪些內容會被記住」，增加信任度。