pero-memory-core 0.2.4

High-performance spreading activation engine for Pero

Pero-Memory-Core (KDN Engine)

"Stop Vector Search, Start Knowledge Diffusion."

🚀 Pero-Memory-Core 是一个基于认知神经科学原理构建的、理论上可支撑万亿级的语义记忆引擎。其核心 KDN (Knowledge Diffusion Network) 是一个纯粹的拓扑计算算子。

该算子在理论上源自认知科学中经典的扩散激活 (Spreading Activation) 模型。它摒弃了传统向量数据库（Vector DB）死板的 Top-K 检索模式，通过高性能的 Rust 工程实现，完成了类脑化的关联联想与逻辑回溯。

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🧠 为什么是 KDN 而不是 RAG？

传统的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 依赖向量相似度，存在三大致命缺陷：

1. 孤岛效应：只能找到“长得像”的片段，无法理解知识点之间的深层逻辑链条。
2. 多跳性能崩塌：执行 3 步以上的逻辑推理（Multi-hop）时，向量检索的延迟会呈指数级增长。
3. 超级节点困境：无法有效处理高权重核心知识点带来的能量塌缩。

PeroCore 采用 PEDSA (Parallel Energy-Decay Spreading Activation) 算法，通过模拟神经元电信号扩散，在 1ms 内穿透理论上的万亿级逻辑迷宫（实机已验证千万级至亿级规模）。

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📊 性能核爆 (Benchmark)

在 1,000,000 条干扰噪音（Noise Edges）的严苛测试下，PeroCore 与传统 RAG 方案的性能对比：

指标	传统 RAG (Top-K + Rerank)	PeroCore (KDN Engine)	提升幅度
单步检索延迟	~1,545.00 ms	2.95 ms	523x 🚀
11步逻辑链穿透	无法完成 (超时)	2.95 ms	∞
内存占用 (100M 边)	~42 GB	12 GB	3.5x
高并发吞吐量	低 (I/O 密集型)	极高 (CPU 密集型/并行优化)	--

测试环境: Ryzen 9 5950X, 32GB RAM, Windows 11 (WSL2)

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🛠 技术壁垒

1. 极致的类 CSR (Simulated CSR) 变体结构

不同于传统的邻接表，PeroCore 在 Rust 底层实现了高性能的 类 CSR (Simulated CSR) 内存布局，将图结构的存储开销压缩至极限，同时保证了 O(1) 的邻居节点访问速度。这种设计允许系统实时写入新的逻辑关联而无需重新构建整个索引，仅在未来处理万亿级静态数据时切换至标准 CSR。

2. 并行能量扩散 (PEDSA) 与 Top-K 优化

利用 Rust 的 rayon 实现无锁并行化，每一轮扩散都会进行 动态能量剪枝 (Dynamic Pruning)。

核心加速逻辑：为了适配 AI 桌面助手（Agent）的实时长记忆需求，引擎在每一步扩散中仅处理能量值最高的前 10,000 个活跃节点。实测证明，10,000 个节点已足以捕捉绝大多数复杂的语义上下文，这种“Top-K 活跃过滤”策略将检索复杂度锁定在常数级，确保了在亿级甚至万亿级规模下的极速响应。

3. 稳定性防御

内置 ReDoS 防御清洗器 和 逻辑坍塌抑制器，确保在大规模对抗性注入场景下，引擎依然能保持 1ms 级的稳定响应。

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💻 快速上手

from pero_memory_core import CognitiveGraphEngine

# 1. 初始化引擎
engine = CognitiveGraphEngine()

# 2. 注入记忆 (源ID, 目标ID, 关联强度)
# 这种关联是有向且带权的，模拟突触连接
engine.batch_add_connections([
    (101, 102, 0.9),  # "苹果" -> "乔布斯"
    (102, 103, 0.85), # "乔布斯" -> "皮克斯"
    (103, 104, 0.7)   # "皮克斯" -> "玩具总动员"
])

# 3. 执行激活扩散 (PEDSA)
# initial_scores: 初始激活点 {节点ID: 能量值}
# steps: 扩散步数 (逻辑链深度)
results = engine.propagate_activation(
    initial_scores={101: 1.0}, 
    steps=10, 
    decay=0.7
)

# 4. 获取排名靠前的关联记忆
for node_id, score in sorted(results.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]:
    print(f"节点: {node_id}, 关联能量: {score:.4f}")

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📜 许可证 (License)

本项目采用 GPL-3.0 开源许可证。

对于大厂/商业机构的特别说明：

• 您可以自由使用本引擎。
• 如果您对本引擎的源代码进行了修改或封装，根据 GPL-3.0 协议，您必须公开您的源代码。
• 我们尊重原创，也请尊重每一行用 Rust 堆出来的性能。

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🤝 贡献与反馈

如果您对认知科学、图算法或极致性能优化感兴趣，欢迎提交 Issue 或 PR。

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