Smartmemory

🚀 智能记忆（SmartMemory）

智能记忆（SmartMemory）可以为大语言模型（LLM）提供结构化记忆，将对话转化为经过验证的知识图谱。它是一个 MCP 服务器，可通过自然对话向 AI 助手传授业务规则。

⚠️ 重要提示

本项目仅为概念验证：这是一个神经符号架构的实验性实现，旨在展示大语言模型如何与知识图谱交互以进行规则学习。它不适用于生产环境或专业用途，仅用于研究、实验和学习目的。

🚀 快速开始

新用户？ → 5 分钟快速入门指南

遇到问题？ → 故障排除指南

需要配置？ → 配置参考

想了解工作原理？ → 神经符号架构 | 技术架构

查找特定文档？ → 📚 文档索引

🎯 什么是智能记忆（SmartMemory）？

智能记忆（SmartMemory）能让你喜欢的大语言模型（如 Claude、Gemini 等）记住事实、学习业务规则并推断新信息。

你可以通过以下两种主要方式使用它：

1. 💬 对话模式（“大脑”模式）

• 适用对象：使用大语言模型客户端（如 Claude Desktop 等）的个人。
• 目标：让你的助手在聊天过程中自然地记住事实并学习逻辑。
• 方式：将其配置为 MCP 服务器。
• 👉 前往设置

2. 🏗️ 监督模式（“工厂”模式）

• 适用对象：团队、开发人员或重度用户。
• 目标：从文档（PDF）中提取数千条规则并可视化知识图谱。
• 方式：通过 Docker 部署完整的仪表盘。
• 👉 前往设置

💬 模式 1：对话模式设置（MCP）

此模式可为你的大语言模型赋予“长期记忆”和逻辑推理能力。

选项 A：通过 Docker 安装（推荐）🐳

适用人群：所有人！无需安装 Python。

SmartMemory 的 Docker 镜像可在 GitHub Container Registry 上获取。

只需将其添加到你的 MCP 客户端配置中：

对于 Claude Desktop，编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

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

对于 Gemini (Cline)，编辑 ~/.cline/mcp_settings.json：

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

重启客户端，即可完成设置！✅

选项 B：本地服务器（私有） 🔒

适用人群：希望从源代码运行的开发人员或注重隐私的用户。

本地安装步骤

1. 克隆并安装

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

2. 连接到 Claude Desktop 编辑你的配置文件（在 macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

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

   (将 /absolute/path/... 替换为你实际的路径)

3. 开始聊天！ 重启 Claude 并尝试输入：

   "我认识 Bob。他开车去上班。他能投票吗？"

   请参阅下面的💬 交互式演示：从事实到规则以了解预期结果。

🏗️ 模式 2：监督模式设置（Docker）

此模式将运行Web 仪表盘和API 服务器，非常适合以下场景：

• 可视化知识图谱。
• 从文档（PDF）中提取规则。
• 为团队托管共享内存服务器。

快速开始（Docker）

你无需安装 Python，只需安装 Docker。

1. 运行容器

   仪表盘模式（Web 界面）：

   对于 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
   

   对于 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 以启动 Web 服务器。不添加则启动 MCP 模式)

   (-v 卷可持久保存你的知识图谱和规则)

2. 打开仪表盘 访问 http://localhost:8080

大语言模型配置

SmartMemory 使用大语言模型从文档中提取业务规则。你可以通过以下两种方式进行配置：

选项 1：通过仪表盘（本地开发）

1. 前往管理页面
2. 选择你的提供商（Ollama、OpenAI、Anthropic、Google）
3. 输入你的配置信息（API 密钥或 Ollama URL）
4. 测试连接
5. 保存

选项 2：通过环境变量（Docker）

上面已经展示过了！在启动 Docker 时传递 -e LLM_PROVIDER=...。

支持的提供商：

• Ollama（本地，免费）：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

高级部署

我们支持部署到Google Cloud Run、GitHub 等。 👉 阅读部署指南 (DEPLOY.md) 以获取在线托管的完整说明。

从文档中提取规则

一旦你的仪表盘运行起来（或通过命令行界面）：

1. 上传 PDF（例如，“Company_Policy.pdf”）。
2. 配置大语言模型：服务器需要大语言模型的 API 密钥（OpenAI、Anthropic 或本地 Ollama）才能读取文档。
3. 审核：系统将提出规则建议。你可以在仪表盘中批量批准这些规则。

💬 交互式演示：从事实到规则

以下是使用对话模式时的情况：

> 我认识 Bob
大语言模型：✦ 我已处理你输入的语句 “我认识 Bob”。

> 他开车去上班
大语言模型：✦ 我已记录 “Bob 开车去上班”。

> Bob 能投票吗？
大语言模型：✦ 我还无法回答。但由于他开车，他很可能是成年人。
     我可以添加一条规则 “司机是成年人” 吗？

> 可以
大语言模型：✨ 已添加规则 'drivers_are_adults'。
     现在，我可以添加规则 “成年人可以投票” 吗？

> 可以
大语言模型：✨ 已添加规则 'adults_can_vote'。
     ✦ 因此，是的，Bob 可以投票。

🔧 技术细节

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，请参阅 LICENSE 了解详情。