Verifiable Memory Bank

Русский | English | Українська

Verifiable Memory Bank создает локальную воспроизводимую внешнюю память для людей и AI-клиентов. К каждому результату прикреплено точное доказательство, поэтому найденный фрагмент можно проверить в именованном нормализованном представлении, а его происхождение вернуть к неизменяемым исходным байтам, датам, атрибуции и SHA-256.

Зачем это нужно

По папке документов трудно искать. Векторная база находит похожие формулировки, но одно сходство не доказывает утверждение. Verifiable Memory Bank разделяет эти задачи:

• исходные байты хранятся в неизменяемом хранилище с адресацией по содержимому;

• детерминированные адаптеры превращают поддерживаемые форматы в неперекрывающиеся сегменты;

• политика доверия помечает материал как canon, context или unresolved;

• полнотекстовый поиск SQLite и TF-IDF плюс NumPy SVD дают точный и смысловой поиск;

• Reciprocal Rank Fusion объединяет оба рейтинга в режиме hybrid;

• каждый результат содержит стабильный segment_id, а evidence связывает его с хешированным нормализованным представлением через TextPosition и TextQuote selectors и с исходным объектом через SHA-256;

• MCP-сервер только для чтения открывает AI-клиентам тот же интерфейс, ориентированный на доказательства.

Банк не считает автоматическим подтверждением смысловую близость, свежую дату публикации, результат OCR, цитату или речь без надёжной атрибуции.

Related MCP server: forensic-artifact-investigator

Быстрый старт

Нужны Python 3.11 или новее и uv.

git clone https://github.com/axrbarsic/verifiable-memory-bank.git
cd verifiable-memory-bank
uv tool install .

memory-bank --bank .memory-bank init
memory-bank --bank .memory-bank ingest examples/sample-corpus
memory-bank --bank .memory-bank search "amber current" --mode hybrid --limit 5

Скопируйте segment_id из результата и откройте точное доказательство:

memory-bank --bank .memory-bank evidence SEGMENT_ID
memory-bank --bank .memory-bank health

Флаг --json после memory-bank или подкоманды включает машиночитаемый вывод. Тот же банк можно выбрать через MEMORY_BANK_HOME.

В подробном руководстве описаны конфигурация, JSON, загрузка из inbox, приёмка и устранение неполадок.

Вымышленный sample corpus намеренно оставлен на английском. Это стабильная fixture для воспроизводимых англоязычных поисковых тестов, а не часть пользовательской документации.

Интерфейс CLI

memory-bank --bank PATH [--json] init
memory-bank --bank PATH [--json] ingest INPUT [INPUT ...]
memory-bank --bank PATH [--json] ingest-inbox [INBOX]
memory-bank --bank PATH [--json] status
memory-bank --bank PATH [--json] search QUERY [--mode exact|semantic|hybrid] [--limit N]
memory-bank --bank PATH [--json] source SOURCE_ID
memory-bank --bank PATH [--json] evidence SEGMENT_ID
memory-bank --bank PATH [--json] dossier TOPIC [--limit N]
memory-bank --bank PATH [--json] chronology TOPIC [--limit N]
memory-bank --bank PATH [--json] health
memory-bank --bank PATH [--json] accept
memory-bank --bank PATH [--json] migrate

Все фильтры и аргументы показывает memory-bank COMMAND --help.

MCP

memory-bank-mcp обслуживает один банк через stdio и не предоставляет инструменты изменения. Безопасный для desktop запуск по умолчанию использует ~/.memory-bank, а CLI использует локальный для проекта .memory-bank. Переменная MEMORY_BANK_HOME выбирает другой абсолютный путь для обоих:

{
  "mcpServers": {
    "verifiable-memory-bank": {
      "command": "memory-bank-mcp",
      "env": {
        "MEMORY_BANK_HOME": "/absolute/path/to/.memory-bank"
      }
    }
  }
}

Доступны инструменты status, search, dossier, chronology, source и evidence. Перед тем как представить существенное утверждение подтверждённым, клиент должен получить точное доказательство.

MCP возвращает переносимый object_ref и не передает абсолютный путь банка или локальный file: URI в контекст модели. Локальный CLI и Python API сохраняют операторский object_path.

Плагин Codex

В plugins/verifiable-memory-bank/ находится плагин с переиспользуемым процессом проверки доказательств. Руководство по установке объясняет подключение через marketplace Codex и запуск MCP-сервера.

Форматы и расширение

В ядро входят детерминированные адаптеры для обычного текста, разметки, структурированных данных и субтитров. Опциональные extras добавляют PDF, OCR и медиа:

uv tool install '.[pdf]'
uv tool install '.[ocr]'
uv tool install '.[media]'
uv tool install '.[all]'

Неизвестный формат получает needs_adapter, а не вымышленный успешный результат. См. руководство по адаптерам и рабочий пример собственного адаптера.

Доверие и доказательства

Доверие задаётся явной политикой, а не поисковой оценкой. canon может сделать прямой первичный материал допустимым для подтверждения, context объясняет или цитирует его, а unresolved сохраняет материал, которому ещё нужны атрибуция или проверка. Сегменты quote, ocr и derived сами по себе не проходят этот gate. Поле claim_evaluation: not_evaluated напоминает, что банк не проверял entailment конкретного тезиса.

Подробности: доверие и доказательства, examples/trust-config.yaml и examples/acceptance.yaml.

Архитектура и проверка

При загрузке система строит полную версию-кандидат, проверяет базу данных, хеши объектов, смещения сегментов, полнотекстовый индекс, семантический артефакт и ссылки, запечатывает effective trust policy в manifest, затем атомарно переключает указатель ACTIVE. Читатели видят либо предыдущую валидную сборку, либо новую валидную сборку.

• Техническая архитектура

• Мультимодельный prior-art аудит

• Архитектурный рассказ

• Политика безопасности

• Модель приватности

Для разработки репозитория:

make install
make check
make acceptance

make acceptance строит wheel, устанавливает его в чистое окружение Python 3.13, дважды загружает sample corpus, проверяет идемпотентность и активацию, затем вызывает search, health и acceptance через установленный CLI.

Лицензии

См. полную карту лицензий, текст 0BSD и юридический текст CC0-1.0.