为什么需要独立画像
同一账号可能保存本人、父母、伴侣或客户的测算。若只按账号读取最近记录，系统可能把不同人的出生资料和报告混在一起，输出看似连贯但主体错误的结论。
当前画像提供了一个明确边界：本轮对话优先关联谁的基础资料、历史测算和长期记忆。切换画像后，系统也应随之切换可用上下文。
长期记忆保存什么
长对话不适合把每一句原文永久塞回模型。更合理的方式是提炼稳定事实、重要偏好、未解决问题和已经尝试过的行动，并记录来源与更新时间。
情绪性的临时表达不应轻易固化成人格标签。用户说“今天很失败”，不等于长期画像里应该写成“缺乏能力”。记忆需要区分事实、感受与推测。
不是每轮都要调用全部记录
用户只是在询问睡眠或当日情绪时，完整命盘未必有帮助；讨论职业阶段时，相关的八字报告、紫微记录和此前行动反馈才更有价值。
由模型先判断需求，再按相关性调用资料，可以让回答更自然，也减少不必要的敏感信息暴露。工具调用日志则帮助系统追踪本轮究竟使用了哪些来源。
用户应当保留的控制权
- 随时确认或切换当前画像。
- 在重要解读前核对出生资料与记录主体。
- 不要在对话中提交无关的身份证件、账户密码等敏感信息。
- 发现画像或记忆归属错误时及时更正。
参考资料与内容依据
法律与隐私治理资料本文是产品设计与隐私原则说明，不构成法律意见。正式运营仍需结合实际数据流、第三方模型和存储位置完成专项合规评估。资料检索与页面核对日期：2026-08-29。当前为编辑校核版，未标注为独立领域专家审定。
-
现行法律 [1] 《中华人民共和国个人信息保护法》
全国人民代表大会常务委员会；工业和信息化部转载 · 2021
用于明确目的、最小必要、公开透明、个人权利与敏感个人信息处理边界。 查看原始来源 -
官方治理框架 [2] NIST Privacy Framework 1.0
National Institute of Standards and Technology (NIST) · 2020
用于个人数据识别、治理、控制、沟通与保护的风险管理方法。 查看原始来源 -
官方治理框架 [3] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)
National Institute of Standards and Technology (NIST) · 2023
用于 AI 输出的透明度、风险识别、测量、管理与持续监控原则。 查看原始来源
