Smartmemory

🚀 智能記憶（SmartMemory）

智能記憶（SmartMemory）可以為大語言模型（LLM）提供結構化記憶，將對話轉化為經過驗證的知識圖譜。它是一個 MCP 服務器，可通過自然對話向 AI 助手傳授業務規則。

⚠️ 重要提示

本項目僅為概念驗證：這是一個神經符號架構的實驗性實現，旨在展示大語言模型如何與知識圖譜交互以進行規則學習。它不適用於生產環境或專業用途，僅用於研究、實驗和學習目的。

🚀 快速開始

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遇到問題？ → 故障排除指南

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🎯 什麼是智能記憶（SmartMemory）？

智能記憶（SmartMemory）能讓你喜歡的大語言模型（如 Claude、Gemini 等）記住事實、學習業務規則並推斷新信息。

你可以通過以下兩種主要方式使用它：

1. 💬 對話模式（“大腦”模式）

• 適用對象：使用大語言模型客戶端（如 Claude Desktop 等）的個人。
• 目標：讓你的助手在聊天過程中自然地記住事實並學習邏輯。
• 方式：將其配置為 MCP 服務器。
• 👉 前往設置

2. 🏗️ 監督模式（“工廠”模式）

• 適用對象：團隊、開發人員或重度用戶。
• 目標：從文檔（PDF）中提取數千條規則並可視化知識圖譜。
• 方式：通過 Docker 部署完整的儀表盤。
• 👉 前往設置

💬 模式 1：對話模式設置（MCP）

此模式可為你的大語言模型賦予“長期記憶”和邏輯推理能力。

選項 A：通過 Docker 安裝（推薦）🐳

適用人群：所有人！無需安裝 Python。

SmartMemory 的 Docker 鏡像可在 GitHub Container Registry 上獲取。

只需將其添加到你的 MCP 客戶端配置中：

對於 Claude Desktop，編輯 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "smart-memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest"]
    }
  }
}

對於 Gemini (Cline)，編輯 ~/.cline/mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "smart-memory": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest"]
    }
  }
}

重啟客戶端，即可完成設置！✅

選項 B：本地服務器（私有） 🔒

適用人群：希望從源代碼運行的開發人員或注重隱私的用戶。

本地安裝步驟

1. 克隆並安裝

   git clone https://github.com/MauriceIsrael/SmartMemory
   cd SmartMemory
   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -e .
   

2. 連接到 Claude Desktop 編輯你的配置文件（在 macOS 上為 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

   {
     "mcpServers": {
       "smartmemory": {
         "command": "/absolute/path/to/SmartMemory/venv/bin/python",
         "args": ["-m", "smart_memory.server"]
       }
     }
   }
   

   (將 /absolute/path/... 替換為你實際的路徑)

3. 開始聊天！ 重啟 Claude 並嘗試輸入：

   "我認識 Bob。他開車去上班。他能投票嗎？"

   請參閱下面的💬 交互式演示：從事實到規則以瞭解預期結果。

🏗️ 模式 2：監督模式設置（Docker）

此模式將運行Web 儀表盤和API 服務器，非常適合以下場景：

• 可視化知識圖譜。
• 從文檔（PDF）中提取規則。
• 為團隊託管共享內存服務器。

快速開始（Docker）

你無需安裝 Python，只需安裝 Docker。

1. 運行容器

   儀表盤模式（Web 界面）：

   對於 Ollama（本地）：

   docker run -p 8080:8080 \
     -e LLM_PROVIDER=ollama \
     -e LLM_MODEL=llama3 \
     -e LLM_BASE_URL=http://172.17.0.1:11434 \
     -v $(pwd)/brain:/app/data \
     ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest dashboard
   

   對於 OpenAI：

   docker run -p 8080:8080 \
     -e LLM_PROVIDER=openai \
     -e LLM_MODEL=gpt-4 \
     -e LLM_API_KEY=your-api-key \
     -v $(pwd)/brain:/app/data \
     ghcr.io/mauriceisrael/smart-memory:latest dashboard
   

   (注意：在命令末尾添加 dashboard 以啟動 Web 服務器。不添加則啟動 MCP 模式)

   (-v 卷可持久保存你的知識圖譜和規則)

2. 打開儀表盤 訪問 http://localhost:8080

大語言模型配置

SmartMemory 使用大語言模型從文檔中提取業務規則。你可以通過以下兩種方式進行配置：

選項 1：通過儀表盤（本地開發）

1. 前往管理頁面
2. 選擇你的提供商（Ollama、OpenAI、Anthropic、Google）
3. 輸入你的配置信息（API 密鑰或 Ollama URL）
4. 測試連接
5. 保存

選項 2：通過環境變量（Docker）

上面已經展示過了！在啟動 Docker 時傳遞 -e LLM_PROVIDER=...。

支持的提供商：

• Ollama（本地，免費）：llama3、qwen2.5-coder、mistral
• OpenAI：gpt-4、gpt-3.5-turbo
• Anthropic：claude-3-5-sonnet
• Google：gemini-1.5-pro

→ 完整配置指南

高級部署

我們支持部署到Google Cloud Run、GitHub 等。 👉 閱讀部署指南 (DEPLOY.md) 以獲取在線託管的完整說明。

從文檔中提取規則

一旦你的儀表盤運行起來（或通過命令行界面）：

1. 上傳 PDF（例如，“Company_Policy.pdf”）。
2. 配置大語言模型：服務器需要大語言模型的 API 密鑰（OpenAI、Anthropic 或本地 Ollama）才能讀取文檔。
3. 審核：系統將提出規則建議。你可以在儀表盤中批量批准這些規則。

💬 交互式演示：從事實到規則

以下是使用對話模式時的情況：

> 我認識 Bob
大語言模型：✦ 我已處理你輸入的語句 “我認識 Bob”。

> 他開車去上班
大語言模型：✦ 我已記錄 “Bob 開車去上班”。

> Bob 能投票嗎？
大語言模型：✦ 我還無法回答。但由於他開車，他很可能是成年人。
     我可以添加一條規則 “司機是成年人” 嗎？

> 可以
大語言模型：✨ 已添加規則 'drivers_are_adults'。
     現在，我可以添加規則 “成年人可以投票” 嗎？

> 可以
大語言模型：✨ 已添加規則 'adults_can_vote'。
     ✦ 因此，是的，Bob 可以投票。

🔧 技術細節

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，請參閱 LICENSE 瞭解詳情。