douglasjordan2/c0
🏗️ フレームワークdouglasjordan2
LLM向け双時間知識グラフメモリ。ハイブリッド検索と自己改善リフレクションループを搭載。
c0は、単純なベクトルデータベースを超えたLLMメモリ管理の大きな一歩です。核となるのは双時間知識グラフの実装で、事実の有効期間とデータ入力のトランザクション時間を追跡し、AIが生成した知識に対する信頼性の高い監査証跡を確保します。システムはハイブリッド検索を活用し、セマンティックなベクトル検索と正確なキーワードマッチングを組み合わせることで、高精度なコンテキスト取得を実現しています。
c0の際立った特徴の一つは、自己改善リフレクションループです。このメカニズムにより、エージェントは定期的に保存された知識をレビューし、矛盾を特定し、古い情報を整理または更新することで、自身の履歴から「学習」します。高いパフォーマンスとメモリ安全性を実現するためにRustで記述されたc0は、AIエージェントの拡張可能なバックエンドとして設計されています。Model Context Protocol（MCP）統合をサポートしており、様々なLLMアプリケーションの標準化されたメモリ層として機能します。非構造化ベクトル埋め込みと構造化グラフデータベースの橋渡しをすることで、深い時間的推論を必要とするエージェントのための洗練された基盤を提供します。
💡ハイライト
- ├─双時間知識グラフによるデータ保存
- ├─キーワードとベクトルのハイブリッド検索
- └─自己改善型リフレクションループ
🎯対象
- ├─AIエンジニア
- └─バックエンド開発者