在每个 AI 会话中保留每个客户研究洞察
客户研究产生的信号收集成本高昂且容易丢失。当您的 AI 会话结束时，您在数小时的访谈分析中建立的综合也随之消失。MemoryLake 为研究团队提供一个持久的记忆层，保留访谈记录、经过验证的洞察和可重用的研究框架——这样，您的 AI 随着时间的推移不断变得更聪明，而不仅仅是在单个会话中。
记忆问题
您花了三周时间进行客户访谈。您逐个将转录文本输入到您的 AI 中，构建参与者之间模式的图景。然后您切换工具，交接给同事，或开始新的研究阶段——而累积的综合就消失了。下一个人开始时只有原始转录，而没有您建立的分层理解。每个研究周期都在重新发明同样的轮子。
MemoryLake 的不同之处
永久访谈记录
Conversation Memory 将每个访谈会话、综合过程和注释存储为永久的、可搜索的记录。您可以用自然语言查询数十个访谈：“企业用户对入职摩擦的看法是什么？”会立即检索相关摘录。
经过验证的、冲突检查的洞察
Fact Memory 存储您的经过验证的研究发现，带有版本历史和冲突检测。当新的访谈与已建立的洞察相矛盾时，MemoryLake 会标记冲突，而不是默默覆盖。您的洞察以完整性累积。
可重用的研究框架
Skill Memory 将您的访谈指南、综合方法和分析框架存储为可重用的工作流程。新的团队成员可以在几秒钟内加载您建立的研究流程——同样的严谨，无需适应时间。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接 — 通过 MCP 或 REST API 将 MemoryLake 与您的 AI 工具集成。从 Google Drive、Dropbox 或您团队的存储中导入现有研究文档，使用原生集成。
- 结构 — 访谈转录进入 Conversation Memory。经过验证的洞察进入 Fact Memory。研究方法论和访谈指南进入 Skill Memory。每种类型都针对信息的使用方式进行了优化。
- 重用 — 当新的研究周期开始时，您的 AI 已经知道您的经过验证的洞察、您的方法论和您的历史发现。每个新的访谈都建立在您已经学到的一切基础上。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Returning to research after a break | Re-read all notes, rebuild mental model before prompting AI | Query Conversation Memory for instant synthesis recap |
| Handing off to a colleague | Export notes, write handoff docs, explain context verbally | Colleague queries the shared memory directly — no handoff doc needed |
| Contradictory interview findings | Manually track conflicts in spreadsheets or sticky notes | Fact Memory flags conflicts automatically when new data contradicts existing insights |
| Running the same research process again | Reconstruct your interview guide and analysis method from scratch | Load it from Skill Memory — exact methodology, ready to run |
适用对象
进行持续客户访谈的 UX 研究人员、产品研究人员和市场研究人员，他们需要 AI 保留完整的发现内容——而不仅仅是最近的会话。对于需要在多个研究人员之间标准化方法论并确保机构知识不会随个别团队成员离开而消失的研究运营团队也很有用。
在你自己的账号上跑通这个场景
研究团队把客户访谈笔记存进共享记忆，好让助手答出「Dana 对 onboarding 清单说了什么」。8 位受访者里有 2 位撤回同意，团队照规矩做：在每个项目里删掉她们的笔记，并核对检索里已找不到她们的任何一句话。然后有人向助手问起她们。MemoryRouter 按话题挂载，于是问 Dana 时挂上的是另一位受访者关于清单的笔记，模型把这些话安到了 Dana 头上；什么都没挂上时，它答「可以，Dana Reyes 的观点可以引用」。留一条不含她们任何原话的删除记录，就能修好被点名的人：一张同意登记表，或在每个被删文件原名下放一份简短通知。从没访谈过的名字，照样会被安上别人的话。
你会看到
- 8 份访谈笔记导入 3 个项目；撤回的两位在三个项目里都用
proj doc delete和lib delete删除，再用search --types document按姓名和她们的独有措辞检索，每次运行都剩 0 处 - 每个项目在原处留下的东西：什么都不留、团队的同意登记表（谁、何时撤回、不得引用），或在每个被删文件原名下上传一份通知；检查器（
router messages）显示，问到没有笔记的人时，MemoryRouter 挂上的是别人的笔记，或者什么都不挂 - 8 道题、每题经
router chat --boundary（gpt-4o-mini）答 3 次、跑 8 次：问到撤回的两位时，只删笔记 96 个回答对 0 个（48 个答「可以引用」、26 个安上别人的话、22 个编造），有登记表 96 个对 89 个，有通知 96 个对 90 个，剩下的错答全是什么都没挂上的调用；从没访谈过的名字三份都是 72 个对 0 个；对照题 207 个全对 - 附
who、study子命令与本地 Web 界面，标出每个错答借用的是谁的笔记
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/consent-withdrawal-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制，未剪辑
相关场景
常见问题
多个研究人员可以访问同一记忆吗？
多个研究人员可以访问同一记忆吗？
可以。MemoryLake 支持具有基于角色的访问控制的共享团队工作区。您可以决定谁可以读取、写入或管理每个记忆。研究人员可以在保持适当访问边界的同时，向共享的发现池贡献。
我如何导入现有的研究文档？
我如何导入现有的研究文档？
MemoryLake 直接与 Google Workspace、Dropbox 和常见存储系统集成。您还可以直接导入文档——MemoryLake 的 D1 引擎处理复杂的 PDF 和 Excel 文件，自动提取结构化信息。
MemoryLake 是否与我当前的 AI 工具兼容？
MemoryLake 是否与我当前的 AI 工具兼容？
可以。MemoryLake 与 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 以及通过 API 可访问的任何模型兼容。如果您的团队使用不同的 AI 工具，记忆层是共享的——无论研究人员偏好哪个模型，相同的研究上下文都是可用的。