Каждый, кто пробовал строить AI-агентов, знает эту боль. Модель блестяще отвечает на вопрос, но через пять минут забывает, о чём вы говорили. Вы пробуете хранить историю в JSON-файлах, потом переходите на векторные базы — Chroma, Qdrant, Pinecone. Они работают, но весят как танк, требуют Docker, а для локального использования — жрут оперативку. И тут на сцене появляется semantic-memory: маленький, злой и написанный на Rust. Он строит семантическую память прямо у вас на диске, использует Candle для эмбеддингов, SQLite для хранения и MCP сервер для общения с любыми LLM. Никаких облаков. Никаких лишних зависимостей. Только cargo install — и вы владелец локального архива знаний.
21 Июн 2026
•
Инструмент
semantic-memory: создаём локальную базу знаний на Rust с векторным поиском и MCP сервером
Обзор semantic-memory — инструмента на Rust для векторного поиска и гибридного хранения знаний через MCP. Сравнение с Mem0, Chroma и Qdrant. Примеры настройки.
Реклама
