ruvector

RuVectorは、セッションをまたいで記憶する必要があるAIエージェント向けの、永続的かつ適応的なメモリ基盤を提供する。このシステムは、ローカルセマンティック埋め込み（デフォルトでall-MiniLM-L6-v2を使用）、HNSWおよびフラットインデックスによる永続ベクトルストレージ、グラフおよびハイパーグラフ関係、SONA MicroLoRAとEWC++統合による明示的フィードバック学習、そして圧縮、スナップショット、レプリケーションを含むメモリライフサイクル制御を組み合わせている。 メモリは、作業/セッション、エピソード/Reflexion、セマンティック、手続き的、因果/関係、学習、共有、監査可能の各クラスに編成される。コアのVectorDBは、メタデータフィルタリングを備えた永続ベクトルストレージ、名前空間分離のためのコレクション/エイリアス、そして高密度類似度、スパース-高密度ハイブリッド、述語認識ANN、時間減衰、コヒーレンスゲーティング、グラフ再構築、マルチベクトルMaxSim、GNN再ランキング、Matryoshkaファネル、ディスクバックアップANNを含む複数の検索モードを提供する。 展開サーフェスには、Node.js/TypeScript用のnpmパッケージ（ruvector）、Rustクレート（ruvector-core）、ブラウザ用のWASMパッケージ（@ruvector/wasm）、HTTPサービス（ruvector-server）、PostgreSQL拡張機能（ruvector-postgres）、RVF認知コンテナ、オプションのホスト型Shared Brain（mcp-brain）が含まれる。ネイティブバイナリは、Linux x64/arm64、macOS x64/arm64、Windows x64をカバーする。 主な機能：クエリごとのAPI料金がかからないローカル埋め込み、バッチ/並列埋め込み、HNSW/フラットインデックス、LSMベースの高書き込み取り込み（ruvector-lsm-ann）、グラフストレージ（ruvector-graph）、製品量子化とRaBitQによる圧縮、能力ゲート検索、RVFウィットネスによる改ざん防止の来歴、レプリケーション基本要素、Raftコンポーネント。モノレポには、時間的コヒーレンス、ハイブリッド検索、ACORN述語認識ANN、MaxSim、GNN再ランキング、Matryoshka、DiskANN、エージェントメモリ圧縮、時間テンソルコーデック、グラフ凝縮、スナップショット、コピーオンライトブランチ、キャッシュ整合性、能力ゲートANN用の専門クレートが含まれる。 既知の制限：統合AgenticMemoryにはネイティブの保存/ロードとクロスタイプ統合がない。メタデータフィルタリングは候補セットを絞り込む。HNSWコールドスタートはインデックスを再構築する。時間的コヒーレンスは正確なペアワイズグラフを使用する。圧縮はデフォルトパスに配線されていない。増分スナップショットとクラウドバックエンドは不完全。レプリケーション/Raftは本番準備ができていない。GNN/MRAgent/Darwinは研究サーフェス。RVFとPostgreSQLは別のツールチェーンが必要。 セキュリティ：埋め込みは機密派生データとして扱われる。コレクションは認可境界ではない。RVFウィットネスは改ざん防止だが暗号化されていない。削除はスナップショット/レプリカにカスケードしない。Shared Brainはホスト型プレーンであり、レビューが必要。オフライン展開用にモデルを固定する。ツール実行を検索から分離する。 コア検索、LSM書き込み、時間的コヒーレンス、能力ゲート検索、Matryoshka検索のベンチマークが含まれる。Rust 1.77+が必要。MITライセンス。