MuninnDB integriert Dream Engine zur LLM-Gedächtniskonsolidierung mit Tresor-Isolierung.
MuninnDB hat eine Dream-Engine-Funktion für die LLM-Speicherkonsolidierung hinzugefügt, die nach dem Vorbild der Schlafkonsolidierung im Gehirn modelliert ist. Das Open-Source-Tool ist in Go geschrieben und umfasst Ebbinghaus-Abklingsfunktionen, Hebb'sches Assoziationslernen und Vektorsuchfunktionen.
Wie die Dream Engine funktioniert
Die Konsolidierungspipeline läuft zwischen Sitzungen und führt mehrere Operationen durch:
- Senkt den Deduplizierungs-Cosinus-Schwellenwert von 0,95 auf 0,85
- Markiert Fast-Duplikat-Cluster
- Leitet mehrdeutige Fälle an eine LLM zur semantischen Überprüfung weiter
- Führt klare Duplikate automatisch zusammen
Sie können es mit einer Trockenlaufoption ausführen: muninn dream --dry-run. Die Beispielausgabe zeigt: "Es wurden keine Änderungen geschrieben. Dream in 0s abgeschlossen, standardmäßig 107 Engramme gescannt (9 zusammengeführt) legal-docs 1 Engramm (geschützt, übersprungen)"
Vault-Vertrauensstufen für Datenisolierung
Das System implementiert Datenschutz durch Vault-Vertrauensstufen:
- Rechtliche Vaults: Vollständig übersprungen, niemals an eine LLM gesendet
- Arbeit/Privat: Nur Ollama oder Anthropic
- Global/Projekte: Jeder konfigurierte Anbieter
Entwicklungsstatus und Architektur
Der Autor hat Phase 0 mit konfigurierbarer Deduplizierung und Trockenlauf-CLI ausgeliefert. Die nächste Phase (PR #2) wird LLM-Konsolidierung, bidirektionale Stabilität und ein Traumtagebuch-Feature hinzufügen.
Das Tool läuft lokal auf Consumer-Hardware – der Autor erwähnt die Verwendung einer RTX 5070 Ti mit Ollama. Die Architektur wird in einem technischen Artikel detailliert beschrieben, der Neurowissenschaftsparallelen untersucht.
📖 Source: r/LocalLLaMA
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