প্রকল্প সম্পর্কে

LongMemory হলো LLM অ্যাপ্লিকেশন এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের লক্ষ্য করে তৈরি একটি জ্ঞানীয় মেমরি ইঞ্জিন। এটি একটি সাধারণ পুনরুদ্ধার পাইপলাইন নয় যা টেক্সট টুকরা করে, এমবেড করে এবং নিকটতম ভেক্টর ফেরত দেয়; বরং এটি সরাসরি মেমরি-সম্পর্কিত বিষয়গুলো মডেল করে: অস্থায়ী সত্য (রেকর্ড করা সময় বনাম বৈধ সময়), অপরিবর্তনীয় কন্টেন্ট এবং উৎস, টাইপযুক্ত এক্সিকিউটেবল সম্পর্ক, শাসন পরিধি (প্রজেক্ট, টেন্যান্ট, ইউজার, টিম, রোল, এজেন্ট, টাস্ক, ফ্রেমওয়ার্ক), জীবনচক্র অপারেশন যেমন ডিকায়, রিইনফোর্সমেন্ট, কনসোলিডেশন এবং কম্প্রেশন, এবং প্রাসঙ্গিকতা, দ্বন্দ্ব, গ্রাউন্ডিং, অনুমতি এবং টোকেন খরচের সীমাবদ্ধতার মধ্যে সীমিত প্রমাণ নির্বাচন। স্টোরেজ লোকাল-প্রথম এবং SQLite ব্যবহার করে, এবং প্রজেক্টটি সেলফ-হোস্টেড সার্ভিস হিসেবেও চলতে পারে। README একটি একক TypeScript ইঞ্জিন বর্ণনা করে যা বিভিন্ন মাধ্যমে উন্মুক্ত: একটি npm লাইব্রেরি, একটি CLI, একটি HTTP API, MCP (stdio এবং প্রমাণীকৃত Streamable HTTP), একটি Next.js ড্যাশবোর্ড, এবং একটি VS Code এক্সটেনশন। সেলফ-হোস্টেড সার্ভার কল করার জন্য একটি জিরো-ডিপেন্ডেন্সি Python HTTP ক্লায়েন্ট (longmemory-sdk) দেওয়া আছে। রিকল মোডগুলোর মধ্যে রয়েছে কঠোর (টেম্পোরাল, দ্বন্দ্ব, চুক্তি, আত্মবিশ্বাস এবং গ্রাউন্ডিং গেট প্রয়োগ করে), ঐতিহাসিক (একটি নির্দিষ্ট বৈধ সময়ে প্রতিস্থাপিত সত্য সংরক্ষণ করে), সহযোগী (সেমান্টিক, লেক্সিকাল, এন্টিটি, অ্যাক্টিভেশন এবং গ্রাফ সংকেত অনুসরণ করে) এবং বিশ্ব-গ্রাউন্ডেড (বর্তমান বাহ্যিক প্রমাণ প্রয়োজন)। একটি ঐচ্ছিক answer_from_evidence অ্যাডাপ্টার সর্বাধিক একটি মডেল কলের মাধ্যমে প্রমাণ-ভিত্তিক উত্তর তৈরি করে। বৈশিষ্ট্য এলাকাগুলোর মধ্যে উল্লেখ করা হয়েছে: একটি "Hydrograph" মেমরি সাবস্ট্রেট যার অপরিবর্তনীয় নোড, এক্সিকিউটেবল এজ, ওয়ার্ল্ডস, এন্টিটি, ফ্যাসেট এবং ট্রেস; স্ক্রিপ্ট ডিটেকশন, কোড-সুইচিং এবং ট্রান্সলিটারেশনসহ বহুভাষিক মেমরি; আর্কিটেকচার, সিদ্ধান্ত, টাস্ক, কনভেনশন, ব্যর্থতা, হ্যান্ডঅফ এবং কোড প্রভাবের জন্য প্রজেক্ট মেমরি; চ্যাট মেমরি, স্কিলস, LLM-উইকি এবং CodeGraph-এর জন্য শাসিত অ্যাসেট; একটি সেশন পোর্টার যা ক্লড কোড, কোডেক্স, ওপেনকোড, জেমিনি CLI, কপাইলট চ্যাট এবং ক্লাইন থেকে স্টোর পড়ে; রিপোজিটরি, ফাইল, মার্কডাউন, ওয়েব কন্টেন্ট, ফিড এবং ক্লাউড ডকুমেন্টের জন্য কানেক্টর; OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ API, জেমিনি, AWS বেডরক, ওলামা এবং লোকাল HTTP মডেলের মাধ্যমে এমবেডিং; এবং LongMemEval, LoCoMo এবং BEAM-এর জন্য বেঞ্চমার্ক হারনেস। ইন্টিগ্রেশন কভার করে ক্লড কোড, কোডেক্স/চ্যাটজিপিটি ডেস্কটপ, জেমিনি CLI, এজেন্ট প্লাগইন বান্ডেল, একটি n8n কমিউনিটি নোড, ক্লাইন, কন্টিনিউ, লিবারচ্যাট, ডিফাই, ফ্লোয়েস, এবং ক্রুAI, অটোজেন, ল্যাংগ্রাফ/ল্যাংচেইন, OpenAI এজেন্ট SDK এবং PydanticAI-এর জন্য ফ্রেমওয়ার্ক উদাহরণ। ডকুমেন্টেড ডিপ্লয়মেন্ট অপশনগুলোর মধ্যে রয়েছে ডকার, ডকার কম্পোজ, হেরোকু, রেলওয়ে, রেন্ডার, ডিজিটাল ওশান অ্যাপ প্ল্যাটফর্ম, ভেরসেল (শুধুমাত্র ড্যাশবোর্ড) এবং একটি উইন্ডোজ পাওয়ারশেল স্ক্রিপ্ট। নিরাপত্তা নির্দেশিকা জোর দেয় API কী সুরক্ষা, অরিজিন সীমাবদ্ধতা, এজে TLS টার্মিনেশন, রিপোজিটরিতে ক্রেডেনশিয়াল না রাখা, প্রত্যাহার করা কন্টেন্টকে অবিশ্বস্ত প্রমাণ হিসেবে বিবেচনা করা এবং সার্ভার-বাউন্ড পরিচয় সংরক্ষণের উপর। প্রজেক্টটি Apache-2.0 লাইসেন্সযুক্ত, যেখানে n8n নোডটি MIT-এর অধীনে।