什么是Local Memory
Local Memory 是一款专为本地部署设计的语义记忆工具，旨在替代传统的内置 memory 功能。它采用 ChromaDB 作为向量数据库，结合 BGE-small-zh-v1.5 中文嵌入模型，实现了完全离线的记忆存储与检索能力。该工具无需联网即可运行，所有数据均保存在本地 skill/data/ 目录下，确保用户隐私和数据的自主可控性。通过将文本内容转化为高维向量表示，Local Memory 能够理解语义层面的相似性，从而在海量历史信息中精准定位相关记忆片段。无论是记录重要决策、偏好还是事实细节，用户都可以借助自然语言触发词（如“记住”“记忆”“recall”“memory”“forget”）来激活记忆操作。整体架构简洁高效，适合对数据安全有较高要求的个人或小型团队使用。
核心功能特点
- 完全离线运行，不依赖任何云端服务，保障数据隐私与安全
- 基于 ChromaDB + BGE-small-zh 实现中文语义向量化存储与检索
- 支持按分类（fact/preference/decision/entity/other）组织记忆内容
- 可设置记忆重要性权重（0-1），影响检索排序与推荐优先级
- 提供三种核心操作：存储记忆、语义搜索、删除指定记忆
- 所有脚本输出为结构化 JSON，便于集成到其他自动化流程中
适用场景
Local Memory 特别适用于需要长期保存并智能调用个人或工作相关信息的场景。例如，开发者可以在日常开发过程中使用它记录技术选型理由、临时解决方案或关键配置参数，后续通过自然语言查询快速回溯上下文。对于知识工作者而言，它可以成为个人的数字笔记本，帮助整理阅读笔记、会议要点或项目灵感，避免信息过载导致遗忘。另一个典型用例是构建本地 AI 助手时，将其作为长期记忆层，使模型能持续学习用户习惯并个性化响应请求。由于支持语义搜索而非关键词匹配，即使输入表述略有变化，也能准确召回原始记忆内容。此外，当某些信息不再适用时，用户可通过 ID 或语义模糊匹配一键清除，保持记忆库的时效性和整洁度。无论是个人知识管理还是轻量级智能系统搭建，Local Memory 都提供了一个可靠且灵活的本地记忆基础设施。