Mnemonic – Mémoire vectorielle locale pour IA

Mnemonic est un moteur de mémoire vectorielle local et autonome, conçu pour stocker et retrouver des souvenirs riches de sens : prompts, réponses, réflexions, faits. Il s’intègre facilement à tout agent (comme Nexus) et fournit une continuité contextuelle à vos systèmes.

Fonctionnalités

• Ajout de souvenirs : texte, tags, timestamp, source, métadonnées
• Recherche vectorielle : par similarité sémantique (cosine ou FAISS)
• Filtrage avancé : par tags, date (avant/après)
• Persistance locale : en .jsonl (léger) ou via FAISS (scalable)
• Interface unifiée : MnemonicMemory choisit automatiquement le backend
• Fonctionne entièrement hors ligne

Structure du projet

Mnemonic/
├── mnemonic/                  # Code source principal
│   ├── __init__.py            # Expose MnemonicMemory
│   ├── memory_interface.py    # Interface abstraite
│   ├── memory_store.py        # Backend JSONL
│   ├── faiss_memory_store.py  # Backend FAISS
│   ├── embedding_model.py     # Modèle de vectorisation
│   ├── mnemonic_memory.py     # Classe centrale unifiée
│   └── utils.py               # Filtres (tags, dates)
│
├── data/                      # Fichiers persistants
│   ├── memory.jsonl           # Souvenirs
│   └── index.faiss            # Index vectoriel
│
├── examples/                  # Démonstrations et API
│   ├── demo.py
│   ├── api.py
│   └── client.py
│
├── tests/                     # Tests unitaires
│   └── test_memory.py
│
├── README.md
├── requirements.txt

Exemple d’utilisation

from mnemonic import MnemonicMemory

memory = MnemonicMemory(backend="auto")

memory.add(
    input="Pourquoi le ciel est bleu ?",
    output="À cause de la diffusion de Rayleigh.",
    tags=["physique"],
    source="wiki"
)

résultats = memory.search(
    query="Pourquoi voit-on du bleu dans le ciel ?",
    tags=["physique"],
    after="2025-01-01"
)

for r in résultats:
    print(f"{r['timestamp']} → {r['output']}")

2025-05-15T19:11:54.635058 → À cause de la diffusion de Rayleigh.

Lancer l’API REST (optionnel)

Mnemonic peut être lancé en tant qu’API HTTP locale avec FastAPI.

1. Lancer le serveur

uvicorn examples.api:app --reload

Le serveur est disponible sur http://localhost:8000

2. Endpoints disponibles

• POST /memory/add
  Ajouter un souvenir (input/output/tags/source)

• GET /memory/search
  Rechercher un souvenir via une requête vectorielle
  Exemple :

  /memory/search?query=le+ciel+est+bleu&tags=physique&after=2025-01-01
  

• GET /memory/all
  Voir tous les souvenirs, avec filtres (tags/date)

• DELETE /memory/delete?id=...
  Supprimer un souvenir via son identifiant

3. Tester avec un client Python

Un script de test est disponible dans examples/client.py :

python examples/client.py

Cas d’usage

• Agent conversationnel : garde mémoire des échanges
• Recherche augmentée locale : stocke des extraits/documentations vectorisés
• Mémoire d’auteur : enregistre idées, réflexions, brouillons
• IA réflexive : trace de raisonnement, analyse cognitive

Installation

git clone https://github.com/Ybucaille/Mnemonic.git
cd Mnemonic
pip install -r requirements.txt

Requiert Python 3.9+, sentence-transformers, faiss-cpu.

Version actuelle

Version	Fonctionnalité	Statut
v1.0	Mémoire vectorielle locale (JSON/FAISS)	Stable
v1.1	Interface REST	Stable
v2.0	Multi-couches (STM,MTM,LTM,épisodique)	En Developpement

Licence

MIT — libre à utiliser, modifier, intégrer.