pero-memory-core 0.1.0

一个基于 Rust 的超高性能认知图谱记忆引擎，支持毫秒级激活扩散与大规模联想检索。

Pero-Memory-Core (pero-rust-core)

🚀 一个为 AI 记忆而生的极致性能引擎。

基于 Rust 开发，专为本地化、低功耗、大规模 AI Agent 记忆检索场景设计。

🌟 核心特性

• 千万级联想秒开：基于 Spreading Activation（激活扩散）算法，在 2000 万节点、2000 万关联边的图谱上，5 步联想检索仅需 0.18ms。
• 深度记忆回溯：支持高达 50 步的深度联想，在 1 秒内可处理数十万个关联节点的能量传播。
• 内存极致优化：使用 Rust CSR 变体结构，内存占用仅为同类向量数据库的 1/10。
• 安全性防护：内置正则表达式清洗器，原生防止 ReDoS 攻击，并支持意图向量的动态安全验证。
• 开箱即用：提供纯净的 Python 接口，无需配置复杂的数据库环境。

📊 性能表现

任务	规模	耗时
图谱构建	4000 万边	~24.0s
浅层联想 (5步)	4000 万规模	0.18ms
深度联想 (50步)	4000 万规模	830ms
文本清洗	10万字符	0.6ms

🛠 安装方法 (即将发布)

pip install pero-memory-core

💻 快速开始

from pero_rust_core import CognitiveGraphEngine

# 初始化引擎
engine = CognitiveGraphEngine()

# 批量添加记忆关联 (src_id, target_id, strength)
engine.batch_add_connections([(1, 2, 0.8), (2, 3, 0.5)])

# 执行记忆扩散联想
# initial_scores: 初始激活点, steps: 扩散步数
results = engine.propagate_activation({1: 1.0}, steps=5)

print(f"联想到的相关记忆点: {results}")

📜 许可证

MIT License