/**
 * MemoryRetriever — 记忆检索与 Prompt 生成
 *
 * 从 PersistentMemory.js 提取的检索逻辑。
 * 负责:
 *   - 三维打分检索 (Generative Agents: recency × importance × relevance)
 *   - 简单文本搜索
 *   - Prompt section 生成 (预算感知)
 *   - Memory.js 兼容层: load(), append()
 *
 * @module MemoryRetriever
 */
import type { MemoryEmbeddingStore } from './MemoryEmbeddingStore.js';
import type { DeserializedMemory } from './MemoryStore.js';
import { MemoryStore } from './MemoryStore.js';
/** 带评分的记忆检索结果 */
export interface ScoredMemory extends DeserializedMemory {
    _score: number;
    _recency: number;
    _relevance: number;
}
/** 检索选项 */
export interface RetrieveOptions {
    limit?: number;
    source?: string;
    type?: string;
}
/** Prompt section 生成选项 */
export interface PromptSectionOptions {
    source?: string;
    query?: string;
    limit?: number;
    tokenBudget?: number;
}
/** Memory.load 兼容选项 */
export interface LoadOptions {
    source?: string;
}
/** Memory.append 兼容入口 */
export interface AppendEntry {
    type?: string;
    content: string;
    source?: string;
    ttl?: number | null;
}
/** 嵌入函数签名 — 异步向量嵌入 (返回 float[] 向量) */
export type EmbeddingFn = (text: string) => Promise<number[]>;
export declare class MemoryRetriever {
    #private;
    /** @param [opts.embeddingFn] 向量嵌入函数 (异步) */
    constructor(store: MemoryStore, opts?: {
        embeddingFn?: EmbeddingFn;
        embeddingStore?: MemoryEmbeddingStore;
    });
    /**
     * 综合检索: recency × importance × relevance
     *
     * 借鉴 Generative Agents 的三维打分模型:
     *   score = α * recency + β * importance + γ * relevance
     *
     * @param query 查询文本
     * @returns 按 score 降序排列
     */
    retrieve(query: string, { limit, source, type }?: RetrieveOptions): Promise<ScoredMemory[]>;
    /** 简单文本搜索 (不打分, 用于去重检查) */
    search(content: string, { limit }?: {
        limit?: number | undefined;
    }): DeserializedMemory[];
    /**
     * 生成供系统提示词的记忆摘要 (预算感知)
     *
     * @returns Markdown 格式
     */
    toPromptSection({ source, query, limit, tokenBudget, }?: PromptSectionOptions): Promise<string>;
    /** 兼容 Memory.load() — 返回最近 N 条记忆 */
    load(limit?: number, { source }?: LoadOptions): {
        ts: string;
        type: string;
        content: string;
        source: string;
        importance: number;
    }[];
    /** 兼容 Memory.append() — 添加一条记忆 (自动去重) */
    append(entry: AppendEntry): void;
    /** 设置向量嵌入函数 */
    setEmbeddingFunction(fn: EmbeddingFn | null): void;
    /** 获取当前嵌入函数 */
    getEmbeddingFunction(): EmbeddingFn | null;
    /**
     * 为所有缺少 embedding 的记忆批量生成向量嵌入
     * @param batchSize 每批数量 (默认 20)
     * @returns 成功嵌入的记忆数
     */
    embedAllMemories(batchSize?: number): Promise<number>;
    /**
     * 使用嵌入函数计算语义相关性 (余弦相似度)
     * @param query 查询文本
     * @param content 记忆内容
     * @returns 相似度分数 或 null
     */
    computeEmbeddingRelevance(query: string, content: string): Promise<number | null>;
}