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writerslogic/holographic-memory

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25 stars 6 forks 品質 67 トレンド 31Apache-2.0

Rust、Python、Node.js、MCP の統合により、AI エージェントのローカルファースト・アソシエーティブ・メモリとベクター検索.

概要

ホログラフィックメモリ(HMS for short)は、テキスト、ベクトル、事実を機械のディレクトリに保存し、再びそれらを見つけるRustライブラリです。 Node.js のバインディング、C、WASM、UniFFI のバインディング、Python クライアントの HTTP サーバ、MCP サーバーで出荷します。 サービスコール、テレメトリー、モデルのダウンロードはありません。 それぞれの行は、そこから来るコミットされたファイルにリンクします。 これらは、独自のデータをテストするための代替手段ではなく、単一のマシンと記載されたプロトコルです。 方法、間隔およびあらゆる損失:文書/ベンチマークおよびベンチマークのページ。 hms-benchテーブルでベンチマーク/results/competitive/から生成される。 docs/benchmarks/COMPARISON.mdのメソッドと洞窟。 W = HMS 先 (95% 間隔はパーティーを除く)、T = タイ、L = コンパレータが先にある。 一度だけ: git クローン https://github.com/writerslogic/holographic-memory] && cd ホログラフィックメモリー. オフラインのエージェントメモリーのデモを実行し、貨物の実行 --release --example デモオフラインのエージェントのデモを実行します.

概要(AI 翻訳)

WritersLogic 適応的な保持及び記憶。

ハイブリッド検索、グラフインデックス作成、ベクターシンボリックメモリ。

エージェントとアプリのローカルメモリ:フルテキストとベクター検索、メモリAPI、およびベクター・シンボリック・ファクトストア、ネットワーク・コールなしのRustエンジン。

サイトマップ ドキュメント・ 始める · 規格・実績・ 結果・結果 機能・機能 制限事項・ 貢献する

それは何ですか

WARM はテキスト、ベクトル、事実を格納する Rust ライブラリです。 お使いのマシンにディレクトリを置き、再びそれらを見つけます。 Node.jsのバインディング、C、WASM、UniFFI Python クライアントと MCP サーバーのバインディング、 HTTP サーバー。 サービス通話はありません。 テレメトリーとモデルのダウンロードは、あなたが1を求める機能をオフにしない限り、ダウンロードしません。

| 機能性 | お問い合わせ | お問い合わせ | ドキュメント検索 | ブロックされた投稿、ボオラン、フレーズのクエリ、供給、メタデータフィルタ、バイトオフセットの埋め込みによるハイブリッド融合 | | ベクターインデックス | グラフインデックスは、メモリマップの頂点ファイル、インサートと削除のための逆転デルタ、サンプルクエリで訓練されたオプションのクエリアウェアルーティング |

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

WARM

WritersLogic Adaptive Retention & Memory.

Hybrid search, graph indexing, and vector-symbolic memory.

Local memory for agents and apps: full-text and vector search, a memory API and a vector-symbolic fact store in one embeddable Rust engine that makes no network calls.

Website · Docs · Get started · Standards and provenance · Results · Capabilities · Limits · Contribute

What it is

WARM is a Rust library that stores text, vectors and facts in a directory on your machine and finds them again. It ships with Node.js bindings, C, WASM and UniFFI bindings, an HTTP server with a Python client, and an MCP server. There are no service calls, no telemetry and no model downloads unless you turn on a feature that asks for one.

Capability What you get
Document search Chunking, stemmed BM25 over blocked postings, Boolean and phrase queries, hybrid fusion with embeddings you supply, metadata filters, byte offsets
Vector index Graph index with a memory-mapped vertex file, an updatable delta for inserts and deletes, optional query-aware routing trained on sample queries
GitHub で README 全文を見る

インストール

npx -y writerslogic-warm-mcp # stdio; downloads a verified binary on first run
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