让 RAG 记忆学会「忘掉过期的自己」

用户的抱怨很朴素：「分身记住的很多都是死的——同一件事聊了好几次，每次结论都不一样，它怎么还拿最早那个旧的来答？」这不是模型笨，是存储和检索的设计里压根没有「时间」和「作废」这两个概念。本文复盘 v0.5.2 是怎么把陈旧信息压下去的。

根因：检索打平，存储无状态

顺着调用链一路读下来，问题出在三个地方：

1. 检索只看相似度。记忆召回和知识库检索最终都按余弦相似度排序，时间从不进打分函数。同一主题的新旧结论，相似度差不多，就被一视同仁地喂给大模型。
2. 存储没有「作废 / 版本 / 主题」字段。记忆表和分块表只有 created_at，没有 updated_at / status / superseded_by。写入就是一条 INSERT——同主题不会被更新或作废，只会多插一行。
3. 旧的去重逻辑反而「留旧丢新」。原 check_memory_duplicate 会按语义相似度跳过保存：新结论和旧结论语义相近 → 判为重复 → 不保存新结论。结果旧结论被留着，新结论被拦在门外。

三条叠在一起，就是用户看到的「死记忆」：旧结论既没被覆盖、也没被遗忘，还和新结论抢召回。

方案：三层，从只读路径到写入路径

① 检索时效加权（最先落地，零风险）

在记忆召回与 KB 检索里把时间纳入打分：最终得分 = 相似度 + 时效权重（越新权重越高），status='active' 才参与召回。纯只读改动，立刻让最新结论优先、过期信息自然沉底。这一层不动写入，先止血。

② 写入最新优先 / 作废旧版

这是根治「留旧丢新」的关键。给记忆加上 topic_key / superseded_by / status：写入新结论后，把同主题旧的 active 行置为 superseded（软删除，保留历史可审计）。同时把 check_memory_duplicate 改为只做逐字匹配——语义相近但表述不同的新结论不再被拦，交由写入环节去标记旧版作废。这样召回永远只拿回最新那一条。

③ 智能过期 GC

原本的清理是「按年龄硬删」：超过 N 天就删，既不理解「这条已被新结论取代」，也可能误删仍相关的内容。改为两层：先删所有 superseded 行，再按主题分组保留最新 N 条、删其余超龄的。知识库侧同步清理作废分块并重建索引。过期信息被真正「忘记」，而不是被粗暴砍掉。

一张对照表

验证

Schema 迁移全部走已有的 _ensure_column 模式，对旧库向后兼容。改动经 ruff、pyright（0 error）、类型基线、依赖检查和受影响单测全绿；并补了回归测试：写入语义相近新结论后，旧版应被标 superseded、召回只返回最新。对外接口与配置项不变，升级无感。

一句话总结：让记忆有「时间感」和「作废权」，它就从「越记越乱」变成了「越记越准」。

发布说明见 Linkora v0.5.2 发布记录，完整变更见 CHANGELOG。