エングラム v1.0.0:ローカルLLMのための知識グラフによる永続メモリ

Engramの機能
Engramは、知識グラフを通じて永続的なメモリを提供することで、LLMがセッション間ですべてを忘れてしまう問題を解決します。類似テキストのみを検索するベクトルデータベースとは異なり、Engramは関係性を理解し、それらを推論することができます。
主な特徴
- 型付きエンティティ、関係性、プロパティを持つ知識グラフ
- Ollama/OpenAI埋め込みまたはローカルONNXを使用したBM25 + ベクトル類似性のハイブリッド検索
- 確認で強化され、時間とともに弱まり、矛盾で修正される信頼性ライフサイクル
- ルールから新たな事実を導き出す前方/後方連鎖推論エンジン
- Claude Code、Cursor、Windsurfとすぐに連携する組み込みMCPサーバー
- ポート3030で25以上のエンドポイントを持つHTTP REST API
- グラフ探索、検索、自然言語クエリのための組み込みWeb UI
- ed25519認証によるインスタンス間のピアツーピアメッシュ同期
- 任意のフロントエンド統合のためのCORS有効化
技術詳細
システム全体は8.3 MBのバイナリとして動作し、外部依存関係は一切ありません。すべてのデータは単一の.brainファイルに保存され、コピーしてバックアップしたり、移動して移行したりできます。クラウド、Docker、Python、外部データベースは必要ありません。
MCP統合
MCP設定はシンプルです:
{
"mcpServers": {
"engram": {
"command": "engram",
"args": ["mcp", "/path/to/knowledge.brain"]
}
}
}MCPサーバーは以下のツールを公開します:engram_store、engram_relate、engram_query、engram_search、engram_prove、engram_explain。
クイックスタートコマンド
engram create my.brain
engram store "PostgreSQL" my.brain
engram serve my.brainengram serveを実行後、Web UIはhttp://localhost:3030で利用可能です。
利用可能な環境
Engramは個人、研究、教育目的での使用は無料で、商用ライセンスも利用可能です。ソースコードとリリースはGitHubで公開されています。
📖 全文を読む: r/LocalLLaMA
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