🧵 ChainMem（链忆）

链式 + 向量混合记忆系统 — 让 AI 拥有像人一样的联想式回忆

你给它一个"线头"，它还你一件"毛衣"。

🌐 English · 中文

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🧠 为什么需要 ChainMem？

人的记忆是什么样？

你听到一首歌的前奏 → 想起整首歌 → 想起那个夏天 → 想起那个人...

人的记忆是链式的——一个线索能引出整段完整的记忆。你不需要"搜索"过去，你只需要一个线头。

AI 的记忆是什么样？

现有的 AI 记忆系统（向量数据库）本质上是图书馆模式：

你搜"股票" → 返回 10 个孤立片段：
  [片段A] "...股票..."
  [片段B] "...股票投资..."
  [片段C] "...关于股票..."
  ...
  但凑不出"当时到底说了什么"

每条记忆是独立的点——能搜到碎片，但凑不出一段完整的、前后连贯的记忆。

ChainMem 的答案

ChainMem 用链式结构模拟人脑的联想回忆：

你搜"股票" → 找到链头 → 沿指针遍历 → 整段对话一字不差重现：
  "其实我的想法是股票投资..."
  "应该分散风险"
  "所以我选了消费、科技、医疗三个板块..."
  "每个板块配比大约是..."

不是搜索碎片，而是还原整段记忆。

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✨ 核心特性

特性	说明
🧵 链式记忆	双向指针串联，线头一扯整件毛衣出来
🔍 语义搜索	FAISS 向量检索兜底，记不清原话也能搜到
🎯 子串匹配	短查询也能精确命中
⚡ 毫秒级响应	查询 ~22ms，增量添加 ~132ms
🚀 秒级启动	FAISS 索引持久化，重启从 60s → 1s
🏷️ 标签分类	按项目/主题组织记忆
🔌 MCP 协议	原生支持 Hermes Agent 等 AI Agent 集成（配置指南）
🐍 Python SDK	一句话集成到你的项目

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⚡ 快速开始

安装

ChainMem 采用分层依赖设计，你可以按需选择安装方式：

安装方式	命令	大小	功能
🪶 核心	pip install chainmem	~22 KB	CLI + Python SDK（不含 sentence-transformers）
🔍 完整	pip install chainmem[full]	1.52 GB	语义搜索 + FAISS 索引
🔐 加密	pip install chainmem[secure]	~5 MB	自动检测凭证 + Fernet 加密存储
🚀 完整+加密	pip install chainmem[full,secure]	1.52 GB	全部功能
🐍 源码	git clone ... && pip install -e .	~20 KB + 自装依赖	根据需求自行安装

💡 建议： 先装核心版感受一下，需要语义搜索时再装完整版。

💡 网络不好？ pip install chainmem[full] 默认拉 CUDA torch（~1GB），建议改用：

pip install chainmem
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu    # CPU 版 ~192MB
pip install sentence-transformers faiss-cpu

🪶 核心版安装（推荐首次尝试）

pip install chainmem

几秒就下完。此版本支持：

• CLI 全功能（ingest / retrieve / stats / serve）
• SQLite 持久化
• FTS5 文本搜索
• MCP 服务器
• 语义搜索需要额外安装依赖（见下文）

🔥 完整版（启用语义搜索）

pip install chainmem[full]

自动安装 sentence-transformers 和 faiss-cpu。下载较大（1.52 GB），但带来：

• FAISS 向量语义搜索
• 高精度混合检索（语义 + 子串 + 标签）

📦 手动安装依赖

如果网络不稳定或想自己控制版本，可以逐个安装：

# 安装 ChainMem 核心
pip install chainmem

# CPU 版 torch（推荐，网络慢时避免下载 ~1GB CUDA 依赖）
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 手动安装语义搜索依赖
pip install sentence-transformers>=3.0
pip install faiss-cpu>=1.8

依赖下载地址（可自行下载 whl 后离线安装）：

依赖	PyPI 地址	说明
sentence-transformers	https://pypi.org/project/sentence-transformers/	文本嵌入模型（~500 MB）
faiss-cpu	https://pypi.org/project/faiss-cpu/	向量相似度搜索（~30 MB）
transformers	https://pypi.org/project/transformers/	嵌入模型的子依赖（~300 MB）
torch	https://pypi.org/project/torch/	transformers 的子依赖（~800 MB）

# 示例：离线安装（先下载 whl 文件）
pip install sentence_transformers-3.x.x-py3-none-any.whl
pip install faiss_cpu-1.x.x-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.whl

注意： 如果只安装核心版，调用 ingest() 或 retrieve() 时会提示安装完整版。不影响 CLI 基本操作和 MCP 服务器启动。

🌐 HuggingFace 国内镜像： 如果服务器无法连接 huggingface.co，模型下载会失败。设置环境变量使用国内镜像：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# 然后运行 chainmem

也可在 systemd service 或 Hermes config 的 env 字段中声明此变量（详见 MCP 集成指南）。

Python SDK

from chainmem import ChainMemory

# 初始化
cm = ChainMemory(db_path="~/.chainmem/data.db").open()

# 结链：把一段对话存为记忆
chain = cm.ingest(
    "其实我的想法是把每一次的记忆包括一次对话全部变成一个链条",
    source="demo",
    tags=["讨论", "记忆系统", "架构"],
)
print(f"链 ID: {chain.id}, 节点数: {chain.node_count}")

# 追溯：输入几个字，拉出整段记忆
result = cm.retrieve("其实我的想法")
print("".join(result))  # → 完整记忆复原

# 统计
print(cm.stats())

cm.close()

CLI 模式

# 结链
chainmem ingest "其实我的想法是把每一次的记忆包括一次对话全部变成一个链条" --source demo --tags 讨论,记忆系统

# 追溯
chainmem retrieve "其实我的想法"

# 统计
chainmem stats

# 启动 MCP 服务器（用于 AI Agent 集成）
chainmem serve --socket /tmp/chainmem.sock

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🔬 工作原理

结链（Ingestion）

  原始文本
      │
      ▼
  ┌─────────────┐
  │  语义切块     │  按标点/语义切成短语块（6-18字）
  └──────┬──────┘
         │
         ▼
  ┌─────────────┐
  │  向量嵌入     │  sentence-transformers 编码
  └──────┬──────┘
         │
         ▼
  ┌─────────────┐     ┌──────────────────┐
  │  链式串联     │────▶│  Node_A → Node_B │
  │  prev/next   │     │      → Node_C    │
  │  双向指针     │     └──────────────────┘
  └──────┬──────┘
         │
         ▼
  ┌─────────────┐
  │  SQLite 存储  │  零依赖持久化
  └─────────────┘

追溯（Retrieval）

  用户查询（"股票"）
      │
      ▼
  ┌─────────────┐     ┌──────────────────┐
  │  FAISS 语义   │     │  子串精确匹配      │
  │  搜索 (TOP10) │────▶│  +0.20 加分       │
  └──────┬──────┘     └──────────────────┘
         │
         ▼
  ┌─────────────┐
  │  候选排序     │  语义分 + 子串分 + 标签分
  └──────┬──────┘
         │
         ▼
  ┌─────────────┐     ┌──────────────────┐
  │  指针链遍历    │────▶│  Node_A → Node_B │
  │  next_id     │     │      → Node_C    │
  │  忠实还原     │     │  → 完整对话输出    │
  └─────────────┘     └──────────────────┘

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📊 性能对比

指标	传统向量搜索	ChainMem
检索速度	~50ms	~22ms
结果完整性	碎片	100% 原始记忆
启动时间	~60s（全量重建）	~1s（磁盘加载）
增量添加	全量重建	~132ms（仅编新节点）
中文支持	一般	优秀（trigram FTS5）
检索精度	语义近似	语义 + 子串 + 标签 混合

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🔧 与 AI Agent 集成

Hermes Agent（MCP 协议）

配置 ~/.hermes/config.yaml：

mcp_servers:
  chainmem:
    command: chainmem
    args: ["serve", "--socket", "/tmp/chainmem.sock"]

启动后，Hermes 自动获得三个工具：

工具	功能
chainmem_ingest(text, source, tags)	结链：存储记忆
chainmem_retrieve(query, tags)	追溯：检索记忆（支持标签过滤）
chainmem_stats()	统计：查看记忆库状态

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🗺️ 路线图

Phase 1 ✅ 核心闭环
  ├─ 结链（文本 → 切块 → 嵌入 → 存储）
  ├─ 追溯（语义搜索 + 子串匹配 + 指针遍历）
  ├─ MCP 服务器持久化
  ├─ FAISS 索引持久化（秒级启动）
  └─ 增量索引（毫秒级添加）

Phase 2 🏗️ 类人记忆机制
  ├─ 衰减曲线（Forgetting Curve）
  ├─ 联想增强（检索A时推荐相关链）
  ├─ 自动结链（对话中自动记忆）
  └─ 分支消歧（相同前缀不同下文）

Phase 3 🎯 真正的"人脑记忆"
  ├─ 分层记忆（工作记忆 + 短期 + 长期）
  ├─ 记忆整合（多条记忆→知识归纳）
  ├─ 跨 Agent 记忆共享
  └─ 睡眠压缩（像人脑睡觉时整理记忆）

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🤝 如何贡献

我们欢迎所有形式的贡献！详细指南请参见 CONTRIBUTING.md。

新手友好任务：

• 📖 完善文档和示例
• 🐛 修复 Bug
• ✅ 增加测试覆盖
• 🌍 国际化（i18n）
• 💡 提出新功能建议

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📦 项目结构

chainmem/
├── pyproject.toml           # 项目配置
├── README.md                # 本文件
├── LICENSE                  # MIT License
├── CONTRIBUTING.md          # 贡献指南
├── src/chainmem/
│   ├── __init__.py          # ChainMemory 主入口
│   ├── core/node.py         # 数据模型（ChainNode, Chain）
│   ├── store/sqlite_store.py # SQLite 持久化
│   ├── pipeline/
│   │   ├── ingester.py      # 结链（切块 → 嵌入 → 串联）
│   │   └── retriever.py     # 追溯（FAISS + 子串 + 指针）
│   └── cli/app.py           # Typer CLI（含 MCP server）
├── scripts/
│   ├── chainmem_server.py   # 持久化 MCP 服务
│   └── benchmark.py         # 性能基准测试
└── tests/
    └── test_core.py         # 核心测试

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📄 License

MIT License © 2025 yabolee-kkk

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