trvon/yams

Persistent memory for LLMs and apps. Content-addressed storage with dedupe, compression, full-text and vector search.

What it solves

YAMS は LLM とアプリケーション向けに永続的なメモリシステムを提供し、AI アシスタントが大量のデータを効率的に保存、重複排除、取得する課題を解決します。コンテンツアドレスドストレージと従来のキーワード検索、最新のセマンティック検索を組み合わせ、データが一度だけ保存され、正確に取得できるようにします。

How it works

システムは SHA-256 のコンテンツアドレスドストレージと Rabin チャンクングを使用し、ブロックレベルでの重複排除と圧縮を行います。全文検索には SQLite FTS5 を統合し、ベクトル検索には埋め込みベクトルを使用します。構造化データの処理には Tree-sitter を利用し、18 種類のプログラミング言語からシンボルを抽出します。また、Model Context Protocol (MCP) サーバーを備えており、AI アシスタントが JSON‑RPC を通じてメモリシステムとやり取りできます。

Who it’s for

AI エージェントや LLM を活用したアプリケーションを構築する開発者向けです。高性能で耐久性のあるメモリ層を必要とし、セマンティック検索やコード・ドキュメントの効率的な保存をサポートします。

Highlights

  • Hybrid Search: 全文検索とセマンティックベクトル検索を組み合わせ、柔軟な取得を実現。
  • Efficient Storage: ブロックレベルの重複排除と圧縮によりディスク使用量を最小化。
  • MCP Integration: 組み込みの MCP サーバーで AI アシスタントとのシームレスな接続を提供。
  • Hardware Acceleration: ONNX を介した GPU 加速をサポートし、NVIDIA、AMD、Apple Silicon など様々なプラットフォームに対応。
  • Code Awareness: Tree-sitter を使用して 18 言語からシンボルを抽出。