RuVector

环境要求

• Node.js 环境（使用 npx / npm 安装 ruvector）
• 原生 npm 二进制支持 glibc Linux x64/arm64、macOS x64/arm64、Windows x64
• 浏览器等环境需改用单独的 @ruvector/wasm 包
• 默认检索在本地运行，无需数据库服务器，也无需 API Key

安装与启动步骤

1. 1写入一条记忆

   在项目目录下执行，语义模式会先下载并缓存本地 all-MiniLM-L6-v2 模型，记忆保存在当前项目内，后续进程仍可读取。

   npx ruvector hooks remember --semantic --type decision \
     "The customer requires all inference to remain in Canada."

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2. 2按语义召回记忆

   用自然语言提问，--top-k 控制返回条数；同样的语义检索路径，无需数据库服务。

   npx ruvector hooks recall --semantic --top-k 3 \
     "Where may customer data be processed?"

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3. 3查看存储统计

   检查当前项目下的记忆存储状态与条目情况，便于确认写入是否成功。

   npx ruvector hooks stats

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4. 4在 Node.js 中嵌入使用

   安装 npm 包后，用 OnnxEmbedder 初始化本地嵌入模型，再创建 VectorDB 实例；数据边界为本进程与本地文件。

   npm install ruvector

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5. 5编写 Node.js 示例代码

   初始化嵌入器并创建向量库，维度需与嵌入模型保持一致（示例为 384 维）。

   const { OnnxEmbedder, VectorDB } = require('ruvector');
   
   async function main() {
     const embedder = new OnnxEmbedder();
     await embedder.init();
   
     const db = new VectorDB({
       dimensions: 384,
       distanceMetric: 'cosine'
     });
   }
   
   main();

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6. 6校验后端可用性

   用 info 命令确认当前选择的后端（原生核心或 RVF）能否正常加载，排查环境不匹配问题。

   npx ruvector info

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关键配置

如何确认成功

执行 npx ruvector info 能正常输出所选后端信息，且 npx ruvector hooks stats 能查到刚写入的记忆条目，即为可用。

常见问题

注意事项

• 记忆默认存储在“当前项目”目录下，换目录运行会读到不同的存储。
• 学习来自已记录的结果与反馈，而不是单纯读取，所以要保持反馈写入习惯。
• 不要在同一存储中混用多个嵌入模型或维度，切换前先执行 reembed。
• 可通过 ruvector、ruvector-core、ruvector-server、ruvector-postgres 等不同形态部署，各自的数据边界不同。