feat(powermem): 升级配置结构并支持多数据库用户画像

- 重构配置结构为模块化设计(llm/embedder/vector_store)
- 用户画像功能支持oceanbase/seekdb/sqlite三种存储后端
- 更新文档说明和示例配置

docs/powermem-integration.md

@@ -46,49 +46,58 @@ selected_module:
 Memory:
   powermem:
     type: powermem
-    # 是否启用用户画像功能（需要OceanBase）
+    # 是否启用用户画像功能
-    enable_user_profile: false
+    # 用户画像支持: oceanbase、seekdb、sqlite (powermem 0.3.0+)
-    # 数据库提供者: oceanbase(推荐,最佳性能), seekdb, postgres, sqlite(轻量备选)
+    enable_user_profile: true
-    database_provider: sqlite  # 资源充足时建议使用 oceanbase 或 seekdb
+    
-    # LLM提供者: qwen(默认), openai, 等
+    # ========== LLM 配置 ==========
-    llm_provider: qwen
+    llm:
-    # 嵌入模型提供者: qwen(默认), openai, 等
+      provider: openai  # 可选: qwen, openai, zhipu 等
-    embedding_provider: qwen
+      config:
-    # LLM配置
+        api_key: 你的LLM API密钥
-    llm_api_key: 你的LLM API密钥
+        model: qwen-plus
-    llm_model: qwen-plus
+        # openai_base_url: https://api.openai.com/v1  # 可选，自定义服务地址
-    # 嵌入模型配置
+    
-    embedding_api_key: 你的嵌入模型API密钥
+    # ========== Embedding 配置 ==========
-    embedding_model: text-embedding-v4
+    embedder:
-    # 可选：自定义嵌入服务地址（OpenAI兼容模式）
+      provider: openai  # 可选: qwen, openai 等
-    # embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+      config:
+        api_key: 你的嵌入模型API密钥
+        model: text-embedding-v4
+        openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+    
+    # ========== Database 配置 ==========
+    vector_store:
+      provider: sqlite  # 可选: oceanbase(推荐), seekdb(推荐), postgres, sqlite(轻量)
+      config: {}  # SQLite 无需额外配置
 ```
 
 ### 配置参数详解
 
-| 参数 | 说明 | 默认值 | 可选值 |
+#### LLM 配置
-|------|------|--------|--------|
-| `enable_user_profile` | 启用用户画像模式 | `false` | `true`(需OceanBase), `false` |
-| `database_provider` | 存储后端类型 | `sqlite` | `oceanbase`(推荐), `seekdb`, `postgres`, `sqlite`(轻量) |
-| `llm_provider` | LLM 提供商 | `qwen` | `qwen`, `zhipu`(免费), `openai`, 等 |
-| `embedding_provider` | 嵌入模型提供商 | `qwen` | `qwen`, `zhipu`, `openai`, 等 |
-| `llm_api_key` | LLM API 密钥 | - | - |
-| `llm_model` | LLM 模型名称 | - | 根据提供商选择 |
-| `llm_base_url` | LLM API 地址（可选） | - | 根据provider自动选择参数名 |
-| `embedding_api_key` | 嵌入模型 API 密钥 | - | - |
-| `embedding_model` | 嵌入模型名称 | - | 根据提供商选择 |
-| `embedding_base_url` | 嵌入模型 API 地址（可选） | - | 通用配置，根据provider自动选择 |
-| `embedding_openai_base_url` | OpenAI兼容的嵌入服务地址（可选） | - | 优先级高于 embedding_base_url |
-| `embedding_dashscope_base_url` | 阿里云灵积嵌入服务地址（可选） | - | 优先级高于 embedding_base_url |
 
-#### Base URL 配置优先级
+| 参数 | 说明 | 可选值 |
+|------|------|--------|
+| `llm.provider` | LLM 提供商 | `qwen`, `openai`, `zhipu` 等 |
+| `llm.config.api_key` | API 密钥 | - |
+| `llm.config.model` | 模型名称 | 根据提供商选择 |
+| `llm.config.openai_base_url` | 自定义服务地址（可选） | - |
 
-| 配置项 | 优先级 | 适用 Provider |
+#### Embedding 配置
-|--------|--------|---------------|
+
-| `embedding_openai_base_url` | 最高 | openai |
+| 参数 | 说明 | 可选值 |
-| `embedding_dashscope_base_url` | 最高 | qwen |
+|------|------|--------|
-| `embedding_base_url` | 中 | 通用，根据 provider 自动选择 |
+| `embedder.provider` | 嵌入模型提供商 | `qwen`, `openai` 等 |
-| 默认值 | 最低 | 使用 provider 的默认服务地址 |
+| `embedder.config.api_key` | API 密钥 | - |
+| `embedder.config.model` | 模型名称 | 根据提供商选择 |
+| `embedder.config.openai_base_url` | 自定义服务地址（可选） | - |
+
+#### Database 配置
+
+| 参数 | 说明 | 可选值 |
+|------|------|--------|
+| `vector_store.provider` | 存储后端类型 | `oceanbase`(推荐), `seekdb`(推荐), `postgres`, `sqlite`(轻量) |
+| `vector_store.config` | 数据库连接配置 | 根据 provider 设置 |
 
 ### 记忆模式说明
 
@@ -97,7 +106,9 @@ PowerMem 支持两种记忆模式：
 | 模式 | 配置 | 功能 | 存储要求 |
 |------|------|------|----------|
 | **普通记忆** | `enable_user_profile: false` | 对话记忆存储与检索 | 支持所有数据库 |
-| **用户画像** | `enable_user_profile: true` | 记忆 + 自动提取用户画像 | 仅支持 OceanBase |
+| **用户画像** | `enable_user_profile: true` | 记忆 + 自动提取用户画像 | oceanbase、seekdb、sqlite |
+
+> 📌 **版本说明**：PowerMem 0.3.0+ 版本，用户画像功能支持 OceanBase、SeekDB、SQLite 三种存储后端。
 
 ### 使用通义千问（推荐）
 
@@ -109,15 +120,21 @@ PowerMem 支持两种记忆模式：
 Memory:
   powermem:
     type: powermem
-    database_provider: sqlite
+    enable_user_profile: true
-    llm_provider: qwen
+    llm:
-    embedding_provider: qwen
+      provider: qwen
-    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+      config:
-    llm_model: qwen-plus
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: qwen-plus
-    embedding_model: text-embedding-v4
+    embedder:
-    # 可选：使用 OpenAI 兼容模式的服务地址
+      provider: openai
-    embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+      config:
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: text-embedding-v4
+        openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+    vector_store:
+      provider: sqlite
+      config: {}
 ```
 
 ### 使用智谱免费 LLM（完全免费方案）
@@ -132,15 +149,22 @@ Memory:
 Memory:
   powermem:
     type: powermem
-    database_provider: sqlite
+    enable_user_profile: true
-    llm_provider: openai  # 使用 openai 兼容模式
+    llm:
-    embedding_provider: openai  # 使用 openai 兼容模式
+      provider: openai  # 使用 openai 兼容模式
-    llm_api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
+      config:
-    llm_model: glm-4-flash
+        api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
-    llm_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
+        model: glm-4-flash
-    embedding_api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
+        openai_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
-    embedding_model: embedding-3
+    embedder:
-    embedding_openai_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
+      provider: openai
+      config:
+        api_key: xxxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: embedding-3
+        openai_base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
+    vector_store:
+      provider: sqlite
+      config: {}
 ```
 
 ### 使用 OpenAI
@@ -149,15 +173,22 @@ Memory:
 Memory:
   powermem:
     type: powermem
-    database_provider: sqlite
+    enable_user_profile: true
-    llm_provider: openai
+    llm:
-    embedding_provider: openai
+      provider: openai
-    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+      config:
-    llm_model: gpt-4o-mini
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-    llm_base_url: https://api.openai.com/v1
+        model: gpt-4o-mini
-    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        openai_base_url: https://api.openai.com/v1
-    embedding_model: text-embedding-3-small
+    embedder:
-    embedding_openai_base_url: https://api.openai.com/v1
+      provider: openai
+      config:
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: text-embedding-3-small
+        openai_base_url: https://api.openai.com/v1
+    vector_store:
+      provider: sqlite
+      config: {}
 ```
 
 ### 使用 OceanBase（最佳性能方案）
@@ -173,15 +204,18 @@ OceanBase 是 PowerMem 的最佳搭档，可实现最大性能释放：
 Memory:
   powermem:
     type: powermem
-    database_provider: oceanbase
+    enable_user_profile: true
-    llm_provider: qwen
+    llm:
-    embedding_provider: qwen
+      provider: qwen
-    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+      config:
-    llm_model: qwen-plus
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: qwen-plus
-    embedding_model: text-embedding-v4
+    embedder:
-    embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+      provider: openai
-    # OceanBase 数据库连接配置
+      config:
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: text-embedding-v4
+        openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
     vector_store:
       provider: oceanbase
       config:
@@ -189,36 +223,9 @@ Memory:
         port: 2881
         user: root@test
         password: your_password
-        database: powermem
+        db_name: powermem
-```
+        collection_name: memories  # 默认值
-
+        embedding_model_dims: 1536  # 嵌入向量维度，必需参数
-
-### 高级配置
-
-如果需要更精细的控制，可以使用完整的配置结构：
-
-```yaml
-Memory:
-  powermem:
-    type: powermem
-    # 向量存储配置
-    vector_store:
-      provider: sqlite
-      config:
-        path: ./data/powermem.db
-    # LLM 配置
-    llm:
-      provider: qwen
-      config:
-        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-        model: qwen-plus
-    # 嵌入模型配置
-    embedder:
-      provider: openai  # 使用 OpenAI 兼容模式
-      config:
-        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-        model: text-embedding-v4
-        openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
 ```
 
 ## 设备记忆隔离
@@ -233,6 +240,8 @@ PowerMem 会自动使用设备 ID（`device_id`）作为 `user_id` 进行记忆
 
 PowerMem 提供 `UserMemory` 类，可自动从对话中提取用户画像信息。
 
+> 📌 **版本说明**：PowerMem 0.3.0+ 版本，用户画像功能支持 OceanBase、SeekDB、SQLite 三种存储后端。
+
 ### 启用用户画像
 
 在配置中设置 `enable_user_profile: true` 即可启用：
@@ -242,23 +251,20 @@ Memory:
   powermem:
     type: powermem
     enable_user_profile: true  # 启用用户画像
-    database_provider: oceanbase  # 必须使用 OceanBase
+    llm:
-    llm_provider: qwen
+      provider: qwen
-    embedding_provider: qwen
-    llm_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-    llm_model: qwen-plus
-    embedding_api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-    embedding_model: text-embedding-v4
-    embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-    # OceanBase 数据库连接配置
-    vector_store:
-      provider: oceanbase
       config:
-        host: 127.0.0.1
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
-        port: 2881
+        model: qwen-plus
-        user: root@test
+    embedder:
-        password: your_password
+      provider: openai
-        database: powermem
+      config:
+        api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
+        model: text-embedding-v4
+        openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+    vector_store:
+      provider: sqlite  # 用户画像支持: oceanbase、seekdb、sqlite
+      config: {}
 ```
 
 ### 用户画像能力
@@ -276,7 +282,7 @@ Memory:
 1. **用户画像**：用户的基本信息、兴趣爱好等
 2. **相关记忆**：与当前对话相关的历史记忆
 
-> ⚠️ **注意**：`UserMemory` 功能需要 OceanBase 作为存储后端，其他数据库暂不支持。
+> ✅ **版本说明**：PowerMem 0.3.0+ 版本，用户画像功能支持 OceanBase、SeekDB、SQLite 三种存储后端。
 
 ## 与其他记忆组件的对比
 

main/xiaozhi-server/config.yaml

@@ -284,32 +284,46 @@ Memory:
     # 官网: https://www.powermem.ai/
     # 使用示例: https://github.com/oceanbase/powermem/tree/main/examples
     type: powermem
-    # 是否启用用户画像功能（需要OceanBase作为存储后端）
+    # 是否启用用户画像功能
-    # - false: 使用普通记忆模式(AsyncMemory)，支持所有数据库
+    # - false: 使用普通记忆模式(AsyncMemory)
-    # - true: 使用用户画像模式(UserMemory)，自动提取用户信息，仅支持OceanBase
+    # - true: 使用用户画像模式(UserMemory)，自动提取用户信息
-    enable_user_profile: false
+    # 用户画像功能支持: oceanbase、seekdb、sqlite (powermem 0.3.0+)
-    # 数据库提供者: oceanbase(推荐,最佳性能), seekdb(推荐,AI应用存储一体), postgres, sqlite(轻量备选)
+    enable_user_profile: true
-    # 资源充足时建议使用 oceanbase 或 seekdb
+    
-    # 注意：用户画像功能(enable_user_profile: true)仅支持oceanbase
+    # ========== LLM 配置 ==========
-    database_provider: sqlite
-    # LLM提供者: qwen(默认), zhipu(免费glm-4-flash), openai, 等
-    llm_provider: qwen
-    # 嵌入模型提供者: qwen(默认), zhipu, openai, 等
-    embedding_provider: qwen
-    # LLM配置 (使用通义千问为例)
     # 通义千问: https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key
     # 智谱AI(免费): https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
-    llm_api_key: 你的LLM API密钥
+    llm:
-    llm_model: qwen-plus
+      provider: openai  # 可选: qwen, openai, zhipu 等
-    # llm_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1  # 可选，自定义LLM服务地址
+      config:
-    # 嵌入模型配置 (使用通义千问为例)
+        api_key: 你的LLM API密钥
-    embedding_api_key: 你的嵌入模型API密钥
+        model: qwen-plus
-    embedding_model: text-embedding-v4
+        # openai_base_url: https://api.openai.com/v1  # 可选，自定义服务地址
-    embedding_openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # OpenAI兼容的嵌入服务地址
+    
-    # embedding_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1  # 可选，自定义嵌入模型服务地址
+    # ========== Embedding 配置 ==========
-    # 或使用独立的base_url配置（优先级更高）:
+    embedder:
-    # embedding_openai_base_url: https://api.openai.com/v1  # OpenAI兼容的嵌入服务地址
+      provider: openai  # 可选: qwen, openai 等
-    # embedding_dashscope_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1  # 阿里云灵积嵌入服务地址
+      config:
+        api_key: 你的嵌入模型API密钥
+        model: text-embedding-v4
+        openai_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
+    
+    # ========== Database 配置 ==========
+    # oceanbase(推荐,最佳性能), seekdb(推荐,AI应用存储一体), postgres, sqlite(轻量备选)
+    # 用户画像功能支持: oceanbase、seekdb、sqlite
+    vector_store:
+      provider: sqlite
+      config: {}  # SQLite 无需额外配置
+      # OceanBase 配置示例:
+      # provider: oceanbase
+      # config:
+      #   host: 127.0.0.1
+      #   port: 2881
+      #   user: root@test
+      #   password: your_password
+      #   db_name: powermem
+      #   collection_name: memories  # 默认值
+      #   embedding_model_dims: 1536  # 嵌入向量维度，必需参数
   nomem:
     # 不想使用记忆功能，可以使用nomem
     type: nomem

main/xiaozhi-server/core/providers/memory/powermem/powermem.py

@@ -10,6 +10,7 @@
 @Author: wayyoungboy
 """
 
+import asyncio
 import traceback
 from typing import Optional, Dict, Any
 
@@ -40,6 +41,7 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
         self.use_powermem = False
         self.memory_client = None
         self.enable_user_profile = False
+        self.last_profile_content = ""  # Cache for user profile from UserMemory
 
         try:
             # Check if user profile mode is enabled
@@ -50,14 +52,6 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
             llm_provider = config.get("llm_provider", "qwen")
             embedding_provider = config.get("embedding_provider", "qwen")
 
-            # UserMemory requires OceanBase
-            if self.enable_user_profile and database_provider not in ["oceanbase"]:
-                logger.bind(tag=TAG).warning(
-                    f"UserMemory requires OceanBase as storage backend, but got {database_provider}. "
-                    "Falling back to AsyncMemory mode."
-                )
-                self.enable_user_profile = False
-
             # Build powermem configuration dict
             # PowerMem supports two config styles:
             # 1. powermem style: database, llm, embedding
@@ -183,12 +177,22 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
             ]
 
             # Add memory using PowerMem SDK
-            result = await self.memory_client.add(
+            result = self.memory_client.add(
                 messages=messages,
                 user_id=self.role_id
             )
+            # Handle both sync and async returns
+            if asyncio.iscoroutine(result):
+                result = await result
 
             logger.bind(tag=TAG).debug(f"Save memory result: {result}")
+            
+            # Cache user profile if UserMemory mode and profile was extracted
+            if self.enable_user_profile and result:
+                if result.get('profile_extracted'):
+                    self.last_profile_content = result.get('profile_content', '')
+                    logger.bind(tag=TAG).debug(f"User profile extracted: {self.last_profile_content}")
+            
             return result
 
         except Exception as e:
@@ -283,6 +287,9 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
         """
         Get user profile from PowerMem (only available in UserMemory mode).
         
+        In PowerMem 0.3.0+, user profile is automatically extracted during add()
+        and cached in last_profile_content.
+
         Returns:
             Formatted user profile string or empty string if not available
         """
@@ -293,26 +300,9 @@ class MemoryProvider(MemoryProviderBase):
             logger.bind(tag=TAG).debug("User profile mode is not enabled")
             return ""
 
-        try:
+        # Return cached profile content from last add() operation
-            if not getattr(self, "role_id", None):
+        if self.last_profile_content:
-                return ""
+            return self.last_profile_content
 
-            # Get user profile using UserMemory SDK
+        return ""
-            profile = await self.memory_client.get_profile(user_id=self.role_id)
-
-            if not profile:
-                return ""
-
-            # Format profile as readable string
-            profile_parts = []
-            for key, value in profile.items():
-                if value:
-                    profile_parts.append(f"- {key}: {value}")
-
-            return "\n".join(profile_parts)
-
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Error getting user profile: {str(e)}")
-            logger.bind(tag=TAG).debug(f"Detailed error: {traceback.format_exc()}")
-            return ""
 

main/xiaozhi-server/requirements.txt

@@ -23,7 +23,7 @@ loguru==0.7.3
 requests==2.32.5
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