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Memvid est une couche mémoire à fichier unique pour agents IA, avec récupération instantanée et mémoire long terme.
Mémoire persistante, versionnée et portable, sans bases de données.

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Olow304/memvid | Trendshift

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Qu'est-ce que Memvid ?

Memvid est un système de mémoire IA portable qui regroupe vos données, embeddings, structure de recherche et métadonnées dans un seul fichier.

Au lieu d'exécuter des pipelines RAG complexes ou des bases de données vectorielles côté serveur, Memvid permet une récupération rapide directement depuis le fichier.

Le résultat est une couche mémoire agnostique au modèle, sans infrastructure, qui donne aux agents IA une mémoire persistante et longue durée qu'ils peuvent emporter partout.

Pourquoi des images vidéo ?

Memvid s'inspire de l'encodage vidéo, non pas pour stocker de la vidéo, mais pour organiser la mémoire IA en une séquence append-only ultra-efficace de Smart Frames.

Une Smart Frame est une unité immuable qui stocke le contenu avec des horodatages, des checksums et des métadonnées de base. Les frames sont regroupées d'une manière qui permet une compression, une indexation et des lectures parallèles efficaces.

Ce design basé sur les frames permet :

  • Écritures append-only sans modifier ni corrompre les données existantes
  • Requêtes sur des états mémoire passés
  • Inspection type timeline de l'évolution des connaissances
  • Sécurité en cas de crash via des frames immuables et validées
  • Compression efficace grâce à des techniques adaptées de l'encodage vidéo

Le résultat est un fichier unique qui se comporte comme une timeline mémoire rembobinable pour les systèmes IA.

Concepts de base

  • Moteur de mémoire vivant Ajoutez, branchez et faites évoluer la mémoire en continu entre les sessions.

  • Capsule de Contexte (.mv2) Capsules mémoire autonomes et partageables avec règles et expiration.

  • Débogage par 'voyage temporel' Rembobinez, rejouez ou branchez n'importe quel état mémoire.

  • Rappel intelligent Accès mémoire local en moins de 5 ms avec cache prédictif.

  • Intelligence du codec Sélection et mise à niveau automatiques de la compression au fil du temps.

Cas d'usage

Memvid est une couche mémoire portable et sans serveur qui donne aux agents IA une mémoire persistante et un rappel rapide. Parce qu'il est agnostique au modèle, multimodal et fonctionne entièrement hors ligne, les développeurs utilisent Memvid pour un large éventail d'applications réelles.

  • Agents IA longue durée
  • Bases de connaissances d'entreprise
  • Systèmes IA offline-first
  • Compréhension de codebase
  • Agents de support client
  • Automatisation des workflows
  • Copilotes ventes et marketing
  • Assistants de connaissance personnels
  • Agents médicaux, juridiques et financiers
  • Workflows IA auditables et débogables
  • Applications sur mesure

SDKs & CLI

Utilisez Memvid dans votre langage préféré :

Package Installation Liens
CLI npm install -g memvid-cli npm
Node.js SDK npm install @memvid/sdk npm
Python SDK pip install memvid-sdk PyPI
Rust cargo add memvid-core Crates.io

Installation (Rust)

Prérequis

  • Rust 1.85.0+ — Installer depuis rustup.rs

Ajouter à votre projet

[dependencies]
memvid-core = "2.0"

Feature Flags

Feature Description
lex Full-text search with BM25 ranking (Tantivy)
pdf_extract Pure Rust PDF text extraction
vec Vector similarity search (HNSW + ONNX)
clip CLIP visual embeddings for image search
whisper Audio transcription with Whisper
temporal_track Natural language date parsing ("last Tuesday")
parallel_segments Multi-threaded ingestion
encryption Password-based encryption capsules (.mv2e)

Activez les features selon vos besoins :

[dependencies]
memvid-core = { version = "2.0", features = ["lex", "vec", "temporal_track"] }

Démarrage rapide

use memvid_core::{Memvid, PutOptions, SearchRequest};

fn main() -> memvid_core::Result<()> {
    // Créer un nouveau fichier de mémoire
    let mut mem = Memvid::create("knowledge.mv2")?;

    // Ajouter des documents avec des métadonnées
    let opts = PutOptions::builder()
        .title("Meeting Notes")
        .uri("mv2://meetings/2024-01-15")
        .tag("project", "alpha")
        .build();
    mem.put_bytes_with_options(b"Q4 planning discussion...", opts)?;
    mem.commit()?;

    // Rechercher
    let response = mem.search(SearchRequest {
        query: "planning".into(),
        top_k: 10,
        snippet_chars: 200,
        ..Default::default()
    })?;

    for hit in response.hits {
        println!("{}: {}", hit.title.unwrap_or_default(), hit.text);
    }

    Ok(())
}

Compiler

Cloner le repository :

git clone https://github.com/memvid/memvid.git
cd memvid

Compiler en mode debug :

cargo build

Compiler en mode release (optimisé) :

cargo build --release

Compiler avec des features spécifiques :

cargo build --release --features "lex,vec,temporal_track"

Exécuter les tests

Exécuter tous les tests :

cargo test

Exécuter les tests avec sortie :

cargo test -- --nocapture

Exécuter un test spécifique :

cargo test test_name

Exécuter uniquement les tests d'intégration :

cargo test --test lifecycle
cargo test --test search
cargo test --test mutation

Exemples

Le répertoire examples/ contient des exemples fonctionnels :

Utilisation de base

Démontre create, put, search et les opérations de timeline :

cargo run --example basic_usage

Ingestion de PDF

Ingérer et rechercher des documents PDF (utilise l'article "Attention Is All You Need") :

cargo run --example pdf_ingestion

Recherche visuelle CLIP

Recherche d'images à l'aide d'embeddings CLIP (nécessite la feature clip) :

cargo run --example clip_visual_search --features clip

Transcription Whisper

Transcription audio (nécessite la feature whisper) :

cargo run --example test_whisper --features whisper

Format de fichier

Tout est dans un seul fichier .mv2 :

┌────────────────────────────┐
│ Header (4KB)               │  Magic, version, capacity
├────────────────────────────┤
│ Embedded WAL (1-64MB)      │  Crash recovery
├────────────────────────────┤
│ Data Segments              │  Compressed frames
├────────────────────────────┤
│ Lex Index                  │  Tantivy full-text
├────────────────────────────┤
│ Vec Index                  │  HNSW vectors
├────────────────────────────┤
│ Time Index                 │  Chronological ordering
├────────────────────────────┤
│ TOC (Footer)               │  Segment offsets
└────────────────────────────┘

Pas de .wal, .lock, .shm ou fichiers auxiliaires. Jamais.

Voir MV2_SPEC.md pour la spécification complète du format de fichier.

Support

Vous avez des questions ou des retours ? Email : contact@memvid.com

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Licence

Apache License 2.0 — voir le fichier LICENSE pour plus de détails.