lossless-memory

不摘要不丢细节,每句话带时间戳随时翻旧账

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 15 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 168
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

lossless-memory 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队aru-labs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-memory,conversational-ai,fts5,llm-memory,long-term-memory,memory,personal-ai,python,rag,sqlite
GitHub 星标★ 168
上线时间2026-09-04 00:00:00
代码更新2026-09-23
仓库体积131 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-09-24
浏览次数2

项目介绍

lossless-memory 是一个面向个人 AI 助手的长期记忆存储方案,核心原则是「绝不摘要、保留每一行、给所有内容打时间戳」。它解决的是当前 RAG 与 LLM 记忆系统普遍依赖摘要压缩、导致细节丢失和时间信息模糊的问题。项目用 SQLite 的 FTS5 全文检索作为底层,把对话或文本按原始粒度逐条落库,每条记录附带时间戳,检索时按关键词与时间范围召回,而不是先让模型总结再存。这样既避免了摘要带来的信息损耗,也让「上周三我说过什么」这类时间敏感查询成为可能。技术栈为 Python + SQLite/FTS5,轻量、无外部依赖、可本地运行,适合对隐私和可追溯性有要求的个人 AI 场景,也可作为 RAG 的原始记忆层。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-24 · 当前星标 ★ 168

核心亮点

  • 逐行存储不摘要,原始对话细节完整保留
  • 每条记录带时间戳,支持时间范围检索
  • 基于 SQLite FTS5,本地运行、零外部依赖、隐私可控

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 106,生态与文档成熟度有限
  • 纯全文检索缺少语义向量召回,模糊语义查询能力较弱

适用场景

  • 个人 AI 助手长期记住用户说过的每句话
  • 按时间回溯某天聊过的具体内容
  • 作为 RAG 的原始记忆层,供上层做二次检索

替代项目

mem0、Letta、Zep

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