模块五：智慧——从数据到洞察 (The Intelligence)
写在前面： 如果没有任何反馈，用户只不过是在填一张 excel 表。 我们之前做的一切——Embedding、分类、训练，都是为了这一刻：给用户提供有灵魂的反馈。这在 AI 圈有个时髦的词叫 RAG（检索增强生成），但我们要在手机上做一个“微缩版”。
5.1 你的第二大脑：语义记忆 (Semantic Memory)
为什么叫“记忆”而不是“检索”？
当用户问“我最近状态怎么样？”时：
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传统检索 (Search)：只能找关键词匹配的记录（比如包含“状态”二字的日记）。
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语义记忆 (Memory)：能回想起你三周前写过“好累不想动”（Embedding 距离很近），即使这段话里没有“状态”这两个字。
核心差异：
我们不是为了让 AI 变得博学（External Knowledge），而是为了让 AI 真的认识你（Personal Context）。它不再是一个冷冰冰的问答机，而是一个拥有你过去所有生活片段记忆的老朋友。
价值：让 AI 说的每一句话，都有据可查，都是针对你的。不是通用的“你要多运动”，而是基于记忆的“我看你上次跑步还是三周前，要不今天动一下？”
5.2 检索：如何瞬间找到相关记忆？
当用户输入“我想提升自己”时，系统怎么知道他之前学过画画、放弃过吉他？
核心原理：Embedding 相似度
还记得模块一里的“坐标”吗？“提升自己”有一个坐标。我们只需要算出所有历史记录的坐标，看看谁离它最近。
方案 A：手写工坊 (Basic SQL + Manual Cosine) —— 简单粗暴
如果你的数据量只有几千条（个人目标管理 APP 通常如此）：
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存：在 SQLite 或 Core Data 里多加一列，存 Embedding 的 float 数组。
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算：取出所有数据的 Embedding，写一个简单的函数计算余弦相似度 (Cosine Similarity)。
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排：按分数排序，取前 5 个。
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优点：零依赖，任何数据库都能做。
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缺点：数据量上了万级会慢，每次都要全表扫描。
Swift 代码速查 (Schem A)：
func cosineSimilarity(_ a: [Float], _ b: [Float]) -> Float {
let dotProduct = zip(a, b).map(*).reduce(0, +)
let magnitudeA = sqrt(a.map { $0 * $0 }.reduce(0, +))
let magnitudeB = sqrt(b.map { $0 * $0 }.reduce(0, +))
return dotProduct / (magnitudeA * magnitudeB)
}
// 实际使用时，建议使用 Accelerate 框架库 (vDSP) 进行向量加速，速度快 10 倍以上。
方案 B：引入外援 (sqlite-vec) —— 进阶推荐
随着 APP 发展，你可能需要更快的速度。这时可以使用 sqlite-vec 这样的向量搜索插件。
它让 SQLite 像开了挂一样，支持类似这样的查询：
SELECT * FROM goals
WHERE vec_distance_cosine(embedding, ?) < 0.2
ORDER BY vec_distance_cosine(embedding, ?)
LIMIT 5;
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优点：极快，代码极其简洁，不用自己写循环算距离。
5.3 生成：混合引擎与云端策略的抉择
找到了相关数据，怎么生成建议？我们推荐“三层架构”。
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层级 1：脊髓 (Reflex - 规则)
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特点：< 1ms，条件触发。
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例子：
IF 学习类目标本周占比 > 80% THEN 提示“注意休息”。 -
层级 2：小脑 (Routine - 端侧 LLM)
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特点：自然语言，有温度。
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例子：把查到的历史数据塞给本地的 Gemma/Phi-3 模型：“用户想‘提升自己’，但他以前吉他只坚持了2天，请给他一句鼓励。”
层级 3：云端协同 (The Cloud Strategy) —— 慎重抉择
在最初的设计中，可能会想用云端强大的 GPT-4 来给用户写深度周报。但这里涉及到一个战略调整。
关键调整：云端用于“训练”而非“推理”
与其每次都把用户隐私数据传给云端去生成一句话，不如采用更长线的策略：
- 本地向量化与脱敏：
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在上传前，只上传向量 (Enbedding) 和 标签 (Labels)。
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抹去原始文本（“我去国贸相亲” ->
[0.12, ...]+Social）。 -
云端拿到的只是一堆数字，反推回原始文本极其困难（虽然理论上非在特定条件下完全不可能，但门槛极高）。
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注：这与 联邦学习 (Federated Learning) 有所不同。联邦学习是把梯度（Gradient）传上去，我们这里直接传脱敏后的中间层特征（Embedding），工程实现更简单，兼容性更好。
- 云端进化：
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云端收集了成千上万用户的（脱敏）向量分布。
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用这些数据训练一个更强大的教师模型。
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然后把这个更强的模型蒸馏、压缩，下发回用户的手机。
决策红线：
这取决于你的业务承诺。
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如果你承诺“数据绝不出设备”，那即便只上传向量，也是一种风险（用户未必理解向量和文本的区别）。那就坚决别做。
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如果你是注重体验的服务，且用户协议允许脱敏数据改进服务，那么这种“本地推理，云端进化”的模式，是兼顾隐私与智能的最佳平衡点。
