ruvector

RuVector는 세션 간 기억이 필요한 AI 에이전트를 위한 영구적이고 적응형 메모리 기반을 제공합니다. 이 시스템은 로컬 의미 임베딩(기본적으로 all-MiniLM-L6-v2 사용), HNSW 및 플랫 인덱스를 사용한 영구 벡터 저장소, 그래프 및 하이퍼그래프 관계, SONA MicroLoRA 및 EWC++ 통합을 통한 명시적 피드백 학습, 그리고 압축, 스냅샷, 복제를 포함한 메모리 수명주기 제어를 결합합니다. 메모리는 작업/세션, 일화/Reflexion, 의미, 절차, 인과/관계, 학습, 공유, 감사 가능 클래스로 구성됩니다. 핵심 VectorDB는 메타데이터 필터링을 통한 내구성 있는 벡터 저장소, 네임스페이스 격리를 위한 컬렉션/별칭, 그리고 밀집 유사성, 희소-밀집 하이브리드, 술어 인식 ANN, 시간적 감쇠, 일관성 게이팅, 그래프 재구성, 다중 벡터 MaxSim, GNN 재순위화, Matryoshka 깔때기, 디스크 지원 ANN을 포함한 여러 검색 모드를 제공합니다. 배포 표면에는 Node.js/TypeScript용 npm 패키지(ruvector), Rust 크레이트(ruvector-core), 브라우저용 WASM 패키지(@ruvector/wasm), HTTP 서비스(ruvector-server), PostgreSQL 확장(ruvector-postgres), RVF 인지 컨테이너, 선택적 호스팅 Shared Brain(mcp-brain)이 포함됩니다. 네이티브 바이너리는 Linux x64/arm64, macOS x64/arm64, Windows x64를 지원합니다. 주요 기능: 쿼리당 API 비용 없는 로컬 임베딩, 배치/병렬 임베딩, HNSW/플랫 인덱스, LSM 기반 고쓰기 수집(ruvector-lsm-ann), 그래프 저장소(ruvector-graph), 곱 양자화 및 RaBitQ를 통한 압축, 기능 게이팅 검색, RVF 증인을 통한 변조 방지 계보, 복제 기본 요소, Raft 구성 요소. 모노레포에는 시간적 일관성, 하이브리드 검색, ACORN 술어 인식 ANN, MaxSim, GNN 재순위화, Matryoshka, DiskANN, 에이전트 메모리 압축, 시간적 텐서 코덱, 그래프 응축, 스냅샷, 쓰기 시 복사 분기, 캐시 일관성, 기능 게이팅 ANN을 위한 전용 크레이트가 포함됩니다. 알려진 한계: 통합 AgenticMemory는 네이티브 저장/로드 및 교차 유형 통합이 부족합니다. 메타데이터 필터링은 후보 집합을 좁힙니다. HNSW 콜드 스타트는 인덱스를 재구축합니다. 시간적 일관성은 정확한 쌍별 그래프를 사용합니다. 압축은 기본 경로에 연결되지 않았습니다. 증분 스냅샷 및 클라우드 백엔드는 불완전합니다. 복제/Raft는 프로덕션 준비가 아닙니다. GNN/MRAgent/Darwin은 연구 표면입니다. RVF 및 PostgreSQL은 별도 도구 체인이 필요합니다. 보안: 임베딩은 민감한 파생물로 취급됩니다. 컬렉션은 권한 부여 경계가 아닙니다. RVF 증인은 변조 방지되지만 암호화되지는 않습니다. 삭제는 스냅샷/복제본에 캐스케이드되지 않습니다. Shared Brain은 검토가 필요한 호스팅 평면입니다. 오프라인 배포를 위해 모델을 고정하십시오. 도구 실행과 검색을 분리하십시오. 핵심 검색, LSM 쓰기, 시간적 일관성, 기능 게이팅 검색, Matryoshka 검색에 대한 벤치마크가 포함되어 있습니다. Rust 1.77+가 필요합니다. MIT 라이선스.