对这类话题比较感兴趣，再啰嗦两句 233
楼主其实已经把技术列的差不多了，如果要做个人助手的话，我结合我所知道的可用技术，梳理一下流程。
首先是语音输入和识别的问题，推荐这个平台
https://dialogflow.com/ 以前叫
api.ai 后来被 google 收购改名了。现在整合了各大平台接口，可以非常方便的开发语音助手。只要有个手机 app，来提供语音输入输出就行了。后面的逻辑处理你可以自己实现。
这个平台提供了，分词和归纳的功能。比如你问，今天北京的天气怎么样。 分词后"北京"会被归纳到 地点类型，当成一个属性。然后你调用自己接口处理的时候，可以把这些信息都传进去。
语音助手的实质是对话，对话的基础是理解上下文。比如上面的问天气，如果不知道地点，回答起来是牛头不对马嘴的。分词之后，北京作为一个地点属性，存储在上下文中，当前对话的地点就是北京。
你也可以自定义属性，或者为属性添加词条，比如为"地点"添加一个不知名的小地名。
楼主提到技术 1&2，已经有成熟的解决方案了，不用自己再造轮子了。
技术 3&4，楼主或许可以结合你附言中提到的那个东西吧，我不怎么了解。
关于数据存储，因为没有像西部世界里面那种高科技的帽子，数据的录入只能依赖于日常生活中的积累。
我觉得可以这样搞，如果是 社交网络癌的话，现有的数据已经很多了，其中少部分包含对待某事物的情感。可以想办法导出来，算是情感类的数据吧。
可以用 IFTTT，记录社交活动，自己存储起来，用作日后的数据分析。比如有个推是骂 xxx 的，然后你点了赞，通过感情词汇的分析，就可以得到你对 xxx 的态度，然后存储起来。
这个时候你有了人名：xxx，态度：讨厌。再到后面你问助手，我对 xxx 的看法时候，检索对应的信息就 ok 了。
知识类的数据，因为已经有一部分公共的知识（维基百科等）了，这些接口很多就不列举了。 真正自己产出的知识，我 倾向于建立自己的知识库。因为这是你自己真正有特色的东西。如果已经有写 blog 的习惯了，有观点输出，这部分的数据也就有了。如果没有的话，你要自己考虑一下你的知识库该怎么建。个人推荐 notion，现在出了表格真的很好用。