ruvnet/RuVector

何を解決するか

RuVector は、AIエージェントの永続的で適応可能な記憶基盤を提供し、データベースサーバーや外部APIキーを必要とせずに、セッション間で情報を記憶できるようにします。エージェントの「忘却」問題を、意味的埋め込み、グラフ関係、明示的なフィードバックループを組み合わせることで解決し、結果に基づいて進化する長期記憶システムを構築します。

動作方法

RuVector はRustネイティブのコアを使用してベクトルの保存と取得を管理します。ONNXおよびall-MiniLM-L6-v2モデルを介してローカルな意味的埋め込みをサポートし、クエリごとの費用なしで検索を可能にします。システムは、作業記憶、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、因果記憶といった異なる記憶クラスに記憶を組織化し、「記憶ループ」を実装します。エージェントはイベントをキャプチャし、ベクトルとして永続化し、類似性やグラフ走査によって再検索し、意思決定の結果に基づいてランク付けや学習状態を適応させます。

対象ユーザー

Node.jsまたはRustでAIエージェントやサービスを開発する開発者で、埋め込み型のローカル優先の永続的記憶が必要な人、また複雑な知識グラフや高頻度のイベントストリームをエージェントワークフロー用に構築する人向けです。

特徴

• ローカル優先記憶: データベースサーバーやAPIキーなしで動作し、ローカルのONNX埋め込みを使用します。
• マルチモーダル記憶タイプ: エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、因果記憶の各層をサポートします。
• 高度な検索機能: HNSWおよびフラットインデックス、ハイブリッドスパース-密度検索、時間的減衰を備え、最近の記憶を優先します。
• 拡張可能なアーキテクチャ: グラフストレージ用の専用クレート、PostgreSQL拡張、記憶圧縮（Product Quantization、RaBitQ）を提供します。
• エージェント統合: LLMエージェントとの簡単な統合を可能にするMCP（Model Context Protocol）サーバーを提供します。