《AI管家还是数字化身？—— 一种面向未来的个人智能架构构想》
人类，就是记忆与思考的集合体——记忆铸就自我，思考赋予灵魂。
我们仿造这两点，用数据库来储存记忆，让AI来思考，是否就能创造出数字人？
想象这样一个存在，融入日常，无私服务，就像《钢铁侠》中的贾维斯。当然以现在的技术恐怕还为时过早，但利用AI控制家电，辅助分析等等，已经是成熟且已在使用的技术了。
因此我产生了一种面向未来的个人智能架构构想，试图利用已有的技术，简单构建出类似效果的系统。不仅可以使用自然语言与其正常对话，还能深度管理和处理我们的私人信息，如日记、账本、密码库、学习笔记等。
首先最重要的就是信息安全，在本设想中，与数字人的交流会涉及到重要的私人信息，因此安全在首位。它具有很高的安全性和深度集成：所有敏感数据都加密存储在本地数据库中，AI在调用外部大模型API时经过严格设计，确保你的私人信息不会泄露，从而打造一个既强大又值得信赖的私人数字伙伴。
其次是这个构想的三部分：
第一部分：AI助手——系统的智能核心
（1）API调用与本地模型：智能的来源
这套系统的“大脑”依托于现有的大型AI模型，主要通过两种方式实现：API调用与本地部署。
API调用
API调用可理解为一种“AI即服务”的租赁模式。用户通过向AI服务商发送请求并获取返回结果，从而使用其模型能力。在这个过程中，数据通常需要传至服务商的服务器，因此存在一定的隐私暴露风险——尽管服务商承诺会保护用户数据，但安全性仅仅依赖于服务商的信誉。
在获取成本上：大多数AI模型的API使用是付费的，免费额度难以能支持深度使用。
- Deepseek的模型功能性强，价格相较于国外是白菜价。
- Google的Gemini部分模型性能可以，基本免费，但有限额。
- 硅基流动平台上有各种各样的API，填写邀请码可以各获得14元的额度，无上限，学生认证赠送50元，企业认证赠送500元。
（后续将再写文章详细分析各厂商API的优劣）
优点：可以使用最前沿的模型，性能强大，使用方便，无需考虑硬件。
缺点：依赖网络（外国公司API使用需要翻墙）；存在隐私风险；有持续的使用成本，一直白嫖需要不断更换公司，很麻烦（真的）。
本地部署
在自己的电脑或者服务器上运行一个开源的大型语言模型。
优点：完全免费；隐私性最高；一次部署，往后无忧，无限使用。
缺点：对硬件（尤其是GPU要求极高）；在同等配置下，性能不如公司模型的API（唉，资本）；对专业性要求高，需要专业知识进行部署和维护。（因此不推荐普通用户使用本地部署，试到最后只会觉得白白浪费时间，唉）
（2）AI修饰：定制你想要的个性
原始的AI模型就像是一块普通玉石，我们可以使用种种方法进行修裁，制作成自己喜欢的样子。
如：
提示词工程（Prompt Engineering）：在系统提示（system prompt）里声明助手的身份、语气、禁忌和任务边界。例：你是一个温文冷静的私人管家，回复不超过三段，遇到敏感操作需先询问确认。
预设（Presets）与模板：把常用的提示词打包成预设（如“晨间总结模板”、“日记情绪分析模板”），用户可一键切换。
正则/规则后处理：对模型输出做正则过滤（屏蔽敏感词、格式化日期/金额、提取结构化字段）以保证输出的一致性与安全。
指令与工具化能力：通过“工具调用”接口（模型返回特定标记表示要调用本地函数），把复杂操作（查数据库、执行脚本）封装为受控工具。
少量微调 / 适配：如果有资源，可用自有对话数据做微调或适配，提升长期一致性。
（3）交互界面：与AI的自然沟通
我们可以通过多种技术创建直观的交互界面：
- Python/Java：开发桌面应用程序跨平台使用，功能强大，集成度高。
- Web技术：构建一个可通过浏览器访问的本地网页应用，界面美观，跨平台兼容性强。
- 未来可能性：甚至可以结合语音识别与合成，实现像贾维斯一样的语音对话。
第二部分：本地数据库——安全的私人记忆库
（1）安全本地部署：SQLite/SQLCipher
所有个人数据都将存储在本地的轻量级数据库中，例如SQLite。为了极致的安全，我们可以使用SQLCipher——一个对SQLite数据库进行全库加密扩展的工具。这意味着即使有人拿到了你的数据库文件，没有密码也无法读取其中的任何内容。
（2）信息存储方式
目标是存储生活中的种种信息，文本、视频、音频、图片等等等等，使用传统的数据库总是要建立许许多多的表格，这些类型的文件存储也很麻烦，或许可以使用nosql，mysql，多媒体数据库等等联合的方式存储（一想就很麻烦）。
第三部分：粘合剂——Python
Python作为整个系统的“神经系统”，将所有部分有机地连接起来。
（1）自然语言的理解与生成
Python程序扮演中间人的角色：
- 理解用户：将用户的自然语言提问（如“我上个月在餐饮上花了多少钱？”）进行解析，提取关键指令（“上个月”、“餐饮”、“花费”）。
- 查询数据库：将指令转换为精确的数据库查询语句，执行并获取结果（如总金额为1500元）。
- 生成回答：将干巴巴的数字（1500）包装成自然的语言回复（“先生，您上个月在餐饮方面的总支出是1500元人民币。”）返回给用户。
（2）深度信息读取与理解
AI不仅可以回答简单查询，更能进行深度分析。当你问：“我最近情绪怎么样？”AI会：
- 查询最近的日记条目。
- 调用AI模型分析这些日记中的情绪倾向。
- 生成一份带有数据和见解的总结报告（“根据您最近一周的日记，您的积极情绪占比70%，主要源于项目成功…”）。
让AI成为你的心理医生，它可能比人类更容易获得信任。
（3）调用自定义函数
Python允许AI超越数据库，与现实世界互动。你可以编写Python函数来完成特定任务，并授权AI在需要时调用。例如：
- 函数：
get_weather(city) - 用户提问：“今天北京天气如何？”
- AI识别意图后，调用该函数获取天气数据，然后组织语言回答你。
未来可能性：从助手到“数字生命”
让我们越过当前技术的阻碍，真正放开想象力，就会发现这类系统的潜力，它可能是某种数字生命的雏形。
而我认为：这种AI是未来发展的必然趋势。在未来它可能会发展到难以想象的地步。下面是我的畅想：
（1）第二大脑。
它不再只是被动记录信息的仓库，而是能够主动整合、分析与关联你一生的数据——日记、阅读笔记、决策记录。在你需要时，它能够提供基于完整记忆的支持，成为你生物大脑真正意义上的外延，助你做出更明智的抉择。
（2）数字化身。
随着发展，它可以学习你的偏好和思维模式，作为你的化身，帮你筛选邮件、安排日程，甚至在授权范围内做出初步决策。它不再只是为你工作，而是在某种意义上，作为信息层面的你存活着。
（3）数字永生。
这是一个终极设想。
假如系统积累了一个人一生的完整数据——包括记忆、情感、观点与行为模式，并由一个足够智能的AI所驱动，同时被授予处理其数字遗产的权限。那么，当物理生命终结之后，这个高度拟真的“数字存在”便承载了其所有的记忆与意志。从某种角度看，这实现了一种意识的延续，一种数字永生。
思绪至此，我对AI技术的未来充满了无限的期待与遐想。尽管以现在AI的能力来说，一切都为时尚早，但通往未来的大门已经敞开，无数的抱着种种想法，正在不断的探索。唯一的遗憾是我生的太早，恐怕无法亲眼见证第一个数字人的诞生，他的诞生在我看来是必然，那他诞生后，是否会被赋予人的权利？他又觉得自己还是自己吗？我期待未来给出的答案。