MuninnDB incorpora Dream Engine para la consolidación de memoria de LLM con aislamiento de bóveda.
MuninnDB ha añadido una función de Motor de Sueños para consolidación de memoria LLM, modelada según la consolidación del sueño en el cerebro. La herramienta de código abierto está escrita en Go e incluye decaimiento de Ebbinghaus, aprendizaje asociativo de Hebb y capacidades de búsqueda vectorial.
Cómo funciona el Motor de Sueños
La canalización de consolidación se ejecuta entre sesiones y realiza varias operaciones:
- Reduce el umbral de coseno de deduplicación de 0.95 a 0.85
- Marca grupos de casi-duplicados
- Pasa casos ambiguos a un LLM para revisión semántica
- Fusiona automáticamente duplicados claros
Puedes ejecutarlo con una opción de prueba: muninn dream --dry-run. La salida de muestra muestra: "No se escribieron cambios. Sueño completado en 0s por defecto escaneados 107 engramas (fusionados 9) documentos-legales 1 engramas (protegidos, omitidos)"
Niveles de confianza de bóveda para aislamiento de datos
El sistema implementa protección de datos a través de niveles de confianza de bóveda:
- Bóvedas legales: Omitidas por completo, nunca enviadas a ningún LLM
- Trabajo/personal: Solo Ollama o Anthropic
- Global/proyectos: Cualquier proveedor configurado
Estado de desarrollo y arquitectura
El autor ha lanzado la Fase 0 con deduplicación configurable y CLI de prueba. La siguiente fase (PR #2) agregará consolidación LLM, estabilidad bidireccional y una función de diario de sueños.
La herramienta se ejecuta localmente en hardware de consumo; el autor menciona usar una RTX 5070 Ti con Ollama. La arquitectura se detalla en un informe técnico que explora paralelismos con la neurociencia.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
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