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Data Model

目标

这个数据模型面向 SOC case 研判辅助场景，不追求全量归档，而强调高价值记忆抽取。

数据分层

1. Knowledge Memory

适用内容：

• KB
• Playbook
• 月报摘要
• 报告摘要
• PO
• 检测规则说明

特点：

• 偏稳定、可复用
• 面向方法、知识、模式
• 适合长期保存

建议字段：

• id
• title
• source_type
• summary
• tags
• entities
• ttp
• confidence
• updated_at

2. Case Memory

适用内容：

• 历史 case
• 最终研判结论
• 关键证据
• 误报 / 真报模式
• 处置建议

特点：

• 面向具体案例
• 适合检索相似 case
• 是 POC 阶段最重要的数据层

建议字段：

• case_id
• title
• alert_type
• verdict
• summary
• key_evidence
• entities
• detection_logic
• lessons_learned
• source_links

3. Process Memory

适用内容：

• agent 中间步骤
• 工具调用结果
• 推理路径
• 临时分析结论

特点：

• 生命周期短
• 价值不均匀
• 只应抽取高价值部分转化为长期记忆

建议字段：

• session_id
• step_id
• tool_name
• observation
• intermediate_conclusion
• value_score
• timestamp

4. Profile / Preference Memory

适用内容：

• analyst 偏好
• 默认输出风格
• 常用研判路径

特点：

• 数量小
• 用于个性化辅助

建议字段：

• user_id
• preference_type
• value
• scope

5. Session Memory

适用内容：

• 当前 case 的上下文
• 当前轮对话、当前任务的临时缓存

特点：

• 强时效
• 默认不长期保留

建议字段：

• session_id
• task_id
• active_entities
• active_hypotheses
• recent_observations
• expires_at

设计原则

• 原始材料不直接当记忆
• 只沉淀对后续研判有帮助的高价值信息
• Process Memory 默认短期，经过抽取后才升级为长期记忆
• Knowledge 与 Case 是 POC 阶段优先建设的两层