海螺ai记忆功能分五类：单会话自动上下文、知识卡片库跨会话复用、文档上传构建语境、悬浮球截屏锚定场景、api显式注入历史。
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如果您在使用海螺AI过程中发现对话历史未延续、上下文丢失或需重复说明背景信息，则可能是由于未正确理解其记忆机制的触发条件、作用范围及会话边界所致。以下是关于海螺AI记忆功能的实际调用方式与行为边界说明：
一、单次会话内上下文自动记忆
海螺AI默认在**同一聊天窗口内**维持完整的上下文记忆，模型可回溯当前会话中此前所有用户输入与系统响应，用于连贯推理、指代消解与状态延续，无需额外指令激活。该能力依赖会话ID绑定，关闭页面或切换对话线程即重置。
1、在网页版或APP主对话框中发起首次提问，例如：“请解释Transformer架构中的自注意力机制。”
2、等待返回后，直接追加提问：“它和RNN相比有哪些计算优势？”
3、系统将自动关联前序问题中的“Transformer”与“自注意力”，无需重复提及关键词。
4、若中途插入无关话题（如“今天天气如何？”），后续再提技术问题时，模型仍以最近一次相关交互为锚点，但可能弱化远端上下文权重。
二、跨会话知识延续：通过“知识卡片库”手动固化
海螺AI不支持全局账号级长期记忆，但允许用户将关键知识点主动结构化存储为可复用的“知识卡片”，在新会话中通过引用触发关联响应。该方式规避了自动记忆衰减问题，适用于课程笔记、术语定义、代码片段等需反复调用的内容。
1、在当前会话中输入：“我正在学习Python装饰器，请用‘定义-语法糖写法-执行顺序-典型用途’四栏表格形式呈现。”
2、收到表格后，复制整段输出，在新会话开头粘贴并追加：“请基于刚才的装饰器知识卡片，生成一个带日志功能的@timer装饰器示例。”
3、系统识别“刚才的装饰器知识卡片”为显式引用指令，将优先调用前次输出内容作为推理依据。
4、为提升复用效率，可在每次生成卡片后添加统一标识，如：“【Python-装饰器-v1】”，后续只需输入该标识即可唤醒对应知识块。
三、文档级记忆：上传文件构建专属语境
当处理PDF、Word或Markdown等结构化文档时，海螺AI会将整个文件内容加载为临时上下文，实现对文档内部逻辑、术语与数据的精准引用。该记忆仅限本次文件解析会话，关闭文档页即释放。
1、点击对话框左下角“上传文件”图标，选择本地《机器学习导论.pdf》。
2、上传完成后，系统显示“已加载127页，可随时引用书中内容”。此时输入：“第45页提到的‘偏差-方差权衡’公式是什么？”
3、模型直接定位原文位置并返回公式及上下文解释，无需用户手动摘录段落。
4、若需对比多份资料，可依次上传《统计学习方法》《Deep Learning》两本PDF，在提问中明确标注：“请对比《机器学习导论》第45页与《统计学习方法》第89页对偏差项的数学定义。”
四、悬浮球快捷记忆：截屏即时锚定当前界面
海螺AI悬浮球支持“屏幕识别+语义锚定”双模记忆，用户截屏后选择“发给海螺看看”，系统不仅识别图像文字，还会将截图时间戳、应用包名、页面标题等元信息一并纳入上下文，形成强场景绑定的记忆单元。
1、在微信读书App中阅读《思考，快与慢》第78页时，按下电源键+音量上键完成截屏。
2、系统弹出分享菜单，点击“发给海螺看看”。
3、海螺AI自动识别OCR文本，并标记来源为：“微信读书·《思考，快与慢》·P78·2026-05-19 10:23”。
4、随后输入：“这段讲的是什么认知偏差？请用三个关键词概括，并指出作者建议的应对策略。”
5、模型基于截图锚定的精确位置作答，避免泛化到全书其他章节。
五、API调用中的显式上下文注入
开发者可通过API接口在请求体中显式传入history字段，将过往多轮对话JSON数组作为前置上下文注入，绕过前端会话限制，实现服务端可控的记忆延续。该方式适用于构建客服机器人、教学助手等需长程状态管理的应用。
1、构造POST请求body，包含字段：text（当前问题）、history（含role/user/assistant键值对的数组，最多保留10轮）。
2、确保history中每条记录的role字段严格为"user"或"assistant"，时间顺序不可颠倒。
3、发送请求后，响应结果将基于history中最后一轮assistant回复进行语义承接。
4、若history中存在冲突信息（如前轮说“Python是编译型语言”，后轮纠正为“解释型”），模型将以最新一轮为准进行推理。
