Skill: whoisme007/semantic-vector-store (version 0.1.0)

# semantic-vector-store 语义向量库插件，为 OpenClaw 星型记忆架构提供向量存储与语义搜索能力。 ## 🎯 功能 - **向量化记忆**：将记忆文本转换为语义向量（嵌入） - **向量存储**：持久化存储向量，支持高效检索 - **语义搜索**：基于余弦相似度的向量搜索 - **增量索引**：支持动态添加新记忆，无需全量重建 - **可插拔后端**：支持 SQLite + FAISS、Pinecone、Weaviate 等后端 ## 📦 安装 ```bash # 从 ClawHub 安装 clawhub install semantic-vector-store # 或从本地目录安装 clawhub install ./skills/semantic-vector-store ``` ## ⚙️ 配置 环境变量： - `SEMANTIC_VECTOR_DB_PATH`：向量数据库路径（默认：`~/.config/cortexgraph/semantic_vectors.db`） - `EMBEDDING_MODEL`：嵌入模型名称（默认：`all-MiniLM-L6-v2`） - `VECTOR_DIMENSION`：向量维度（默认：384） - `SIMILARITY_THRESHOLD`：相似度阈值（默认：0.5） ## 🚀 快速开始 ```python from semantic_vector_store import SemanticVectorStore # 初始化 store = SemanticVectorStore() # 添加记忆向量 mem_id = "mem_001" text = "今天学习了 Python 异步编程" vector = store.embed(text) store.add_vector(mem_id, vector, metadata={"source": "memory.md"}) # 语义搜索 query = "编程学习" results = store.search(query, top_k=5) for result in results: print(f"记忆 ID: {result['memory_id']}, 相似度: {result['score']:.3f}") ``` ## 🔌 适配器接口 ### SemanticVectorAdapter 提供星型架构的标准适配器接口： ```python from integration.adapter.semantic_vector_adapter import SemanticVectorAdapter adapter = SemanticVectorAdapter() # 获取健康状态 health = adapter.health_check() print(f"健康状态: {health['status']}") # 向量化记忆 vectors = adapter.embed_memory("今天完成了重要工作") print(f"生成向量维度: {len(vectors)}") # 语义搜索 results = adapter.search("工作", limit=10) ``` ### 主要方法 | 方法 | 说明 | |------|------| | `embed(text: str) -> List[float]` | 将文本转换为向量 | | `add_vector(memory_id: str, vector: List[float], metadata: dict)` | 添加向量到存储 | | `search(query: str, top_k: int = 10) -> List[dict]` | 语义搜索 | | `get_stats() -> dict` | 获取统计信息 | | `health_check() -> dict` | 健康检查 | ## 🏗️ 架构设计 ### 核心组件 1. **嵌入器（Embedder）** - 支持多种嵌入模型（Sentence Transformers、OpenAI、本地模型） - 模型缓存与热加载 2. **向量存储（VectorStore）** - SQLite + FAISS 混合存储 - 支持增量索引与批量导入 - 自动向量归一化 3. **查询引擎（QueryEngine）** - 余弦相似度计算 - 混合搜索（语义 + 关键词） - 结果排序与去重 ### 数据模型 ```sql CREATE TABLE semantic_vectors ( memory_id TEXT PRIMARY KEY, vector BLOB, -- FAISS 索引 ID 或原始向量 metadata TEXT, -- JSON 元数据 created_at TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP ); ``` ## 🔄 集成点 ### 与 Memory Sync Enhanced 集成 语义向量库通过适配器与 MSE 集成： ```python # 在 MSE 中使用语义向量库 from integration.adapter.semantic_vector_adapter import SemanticVectorAdapter class MemorySyncEnhanced: def __init__(self): self.vector_adapter = SemanticVectorAdapter() def semantic_search(self, query: str): return self.vector_adapter.search(query) ``` ### 与 Unified Memory 集成 统一记忆系统可同时查询语义向量和共现图： ```python from unified_memory import UnifiedMemory memory = UnifiedMemory() results = memory.search("查询", use_semantic=True, use_cooccurrence=True) ``` ## 📊 性能指标 | 指标 | 目标值 | |------|--------| | 向量化延迟 | < 100ms（短文本） | | 搜索延迟 | < 50ms（10K 向量） | | 存储容量 | > 1M 向量 | | 准确率 | > 0.85（MRR） | ## 🔧 维护 ### 数据库维护 ```bash # 重建索引 python3 -m semantic_vector_store.reindex # 备份向量 python3 -m semantic_vector_store.backup --output vectors.bin # 查看统计 python3 -m semantic_vector_store.stats ``` ### 监控指标 - 向量存储使用率 - 查询延迟（P50, P95, P99） - 缓存命中率 - 嵌入模型加载状态 ## 📝 版本历史 - **v0.1.0**（当前）：MVP 版本，基础向量存储与搜索 - **v0.2.0**（计划）：支持 FAISS 索引，性能优化 - **v0.3.0**（计划）：多模型支持，混合搜索 ## 🤝 贡献 欢迎提交 Issue 和 Pull Request。请遵循 [OpenClaw 技能开发规范](https://clawhub.com/docs/skill-dev)。 ## 📄 许可证 MIT


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