इस प्रोजेक्ट के बारे में

LongMemory एक संज्ञानात्मक मेमोरी इंजन है जो LLM अनुप्रयोगों और स्वायत्त एजेंटों के लिए है। यह एक साधारण पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन नहीं है जो टेक्स्ट को चंक करती है, एम्बेड करती है और निकटतम वैक्टर लौटाती है; बल्कि यह सीधे मेमोरी चिंताओं को मॉडल करता है: अस्थायी सत्य (रिकॉर्ड किया गया समय बनाम वैध समय), अपरिवर्तनीय सामग्री और उत्पत्ति, टाइप किए गए निष्पादन योग्य संबंध, शासन दायरे (प्रोजेक्ट, टेनेंट, उपयोगकर्ता, टीम, भूमिका, एजेंट, कार्य, फ्रेमवर्क), जीवनचक्र संचालन जैसे क्षय, सुदृढीकरण, समेकन और संपीड़न, और प्रासंगिकता, विरोधाभास, ग्राउंडिंग, अनुमतियों और टोकन लागत से बंधा साक्ष्य चयन। भंडारण SQLite का उपयोग करके स्थानीय-प्रथम है, और परियोजना एक स्व-होस्टेड सेवा के रूप में भी चल सकती है। README एक एकल TypeScript इंजन का वर्णन करता है जो कई सतहों के माध्यम से उजागर होता है: एक npm लाइब्रेरी, एक CLI, एक HTTP API, MCP (stdio और प्रमाणित Streamable HTTP), एक Next.js डैशबोर्ड, और एक VS Code एक्सटेंशन। स्व-होस्टेड सर्वर को कॉल करने के लिए एक शून्य-निर्भरता Python HTTP क्लाइंट (longmemory-sdk) प्रदान किया गया है। रिकॉल मोड में सख्त (अस्थायी, विरोधाभास, अनुबंध, आत्मविश्वास और ग्राउंडिंग गेट लागू करना), ऐतिहासिक (किसी दिए गए वैध समय पर प्रतिस्थापित सत्य को संरक्षित करना), साहचर्य (शब्दार्थ, शाब्दिक, इकाई, सक्रियण और ग्राफ संकेतों का पालन करना) और विश्व-ग्राउंडेड (वर्तमान बाहरी साक्ष्य की आवश्यकता) शामिल हैं। एक वैकल्पिक answer_from_evidence एडाप्टर अधिकतम एक मॉडल कॉल के साथ साक्ष्य-आधारित उत्तर उत्पन्न करता है। सूचीबद्ध फीचर क्षेत्रों में एक "Hydrograph" मेमोरी सब्सट्रेट शामिल है जिसमें अपरिवर्तनीय नोड्स, निष्पादन योग्य किनारे, दुनिया, इकाइयाँ, पहलू और ट्रेस हैं; स्क्रिप्ट पहचान, कोड स्विचिंग और लिप्यंतरण के साथ बहुभाषी मेमोरी; वास्तुकला, निर्णय, कार्य, परंपराओं, विफलताओं, हैंडऑफ़ और कोड प्रभाव के लिए प्रोजेक्ट मेमोरी; चैट मेमोरी, कौशल, LLM-विकी और कोडग्राफ के लिए शासित संपत्तियाँ; एक सत्र पोर्टर जो क्लॉड कोड, कोडेक्स, ओपनकोड, जेमिनी CLI, कोपिलॉट चैट और क्लाइन से स्टोर पढ़ता है; रिपॉजिटरी, फ़ाइलों, मार्कडाउन, वेब सामग्री, फ़ीड और क्लाउड दस्तावेज़ों के लिए कनेक्टर; OpenAI-संगत API, जेमिनी, AWS बेडरॉक, ओलामा और स्थानीय HTTP मॉडल के माध्यम से एम्बेडिंग; और LongMemEval, LoCoMo और BEAM के लिए बेंचमार्क हार्नेस। एकीकरण में क्लॉड कोड, कोडेक्स/चैटजीपीटी डेस्कटॉप, जेमिनी CLI, एजेंट प्लगइन्स बंडल, एक n8n समुदाय नोड, क्लाइन, कंटिन्यू, लिब्रेचैट, डिफाई, फ्लोवाइज़, और क्रूएआई, ऑटोजेन, लैंगग्राफ/लैंगचेन, ओपनएआई एजेंट्स SDK और पाइडेंटिकएआई के लिए फ्रेमवर्क उदाहरण शामिल हैं। प्रलेखित तैनाती विकल्पों में डॉकर, डॉकर कंपोज़, हेरोकू, रेलवे, रेंडर, डिजिटलओशन ऐप प्लेटफ़ॉर्म, वर्सेल (केवल डैशबोर्ड) और एक विंडोज पावरशेल स्क्रिप्ट शामिल हैं। सुरक्षा मार्गदर्शन API कुंजी सुरक्षा, मूल प्रतिबंध, किनारे पर TLS समाप्ति, रिपॉजिटरी से क्रेडेंशियल दूर रखने, पुनर्प्राप्त सामग्री को अविश्वसनीय साक्ष्य के रूप में मानने और सर्वर-बद्ध पहचान को संरक्षित करने पर जोर देता है। परियोजना Apache-2.0 लाइसेंस प्राप्त है, n8n नोड MIT के अंतर्गत है।