Engram v1.0.0: 로컬 LLM을 위한 지식 그래프 기반 영구 메모리

Engram의 기능
Engram은 지식 그래프를 통해 지속적인 메모리를 제공함으로써 LLM이 세션 간에 모든 것을 잊어버리는 문제를 해결합니다. 유사한 텍스트만 찾는 벡터 데이터베이스와 달리, Engram은 관계를 이해하고 이를 기반으로 추론할 수 있습니다.
핵심 기능
- 유형화된 엔티티, 관계, 속성을 가진 지식 그래프
- Ollama/OpenAI 임베딩 또는 로컬 ONNX를 사용한 BM25 + 벡터 유사도 결합 하이브리드 검색
- 확인 시 강화되고, 시간이 지남에 따라 약화되며, 모순 시 수정되는 신뢰도 수명 주기
- 규칙으로부터 새로운 사실을 도출하는 순방향/역방향 체이닝 추론 엔진
- Claude Code, Cursor, Windsurf와 즉시 작동하는 내장 MCP 서버
- 3030 포트에서 25개 이상의 엔드포인트를 제공하는 HTTP REST API
- 그래프 탐색, 검색 및 자연어 쿼리를 위한 내장 웹 UI
- ed25519 인증을 통한 인스턴스 간 피어 투 피어 메시 동기화
- 모든 프론트엔드 통합을 위한 CORS 활성화
기술적 세부사항
전체 시스템은 외부 종속성 없이 8.3 MB 바이너리로 실행됩니다. 모든 데이터는 백업을 위해 복사하거나 마이그레이션을 위해 이동할 수 있는 단일 .brain 파일에 저장됩니다. 클라우드, Docker, Python 또는 외부 데이터베이스가 필요하지 않습니다.
MCP 통합
MCP 구성은 간단합니다:
{
"mcpServers": {
"engram": {
"command": "engram",
"args": ["mcp", "/path/to/knowledge.brain"]
}
}
}MCP 서버는 다음 도구를 노출합니다: engram_store, engram_relate, engram_query, engram_search, engram_prove, engram_explain.
빠른 시작 명령어
engram create my.brain
engram store "PostgreSQL" my.brain
engram serve my.brainengram serve를 실행한 후, 웹 UI는 http://localhost:3030에서 사용할 수 있습니다.
사용 가능성
Engram은 개인, 연구 및 교육용으로 무료이며, 상용 라이선스도 제공됩니다. 소스 코드와 릴리스는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
📖 전체 소스 읽기: r/LocalLLaMA
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