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为大语言模型（LLM）打造的个人记忆层

标签：AI助手 , LLM记忆 , 上下文记忆 , 个人知识库 , 数据可移植 , 知识图谱

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AI专业工具 / 记忆缓存系统3 次浏览

综合介绍

C.O.R.E，全称为“情境观察与回忆引擎”（Contextual Observation & Recall Engine），是一个为大型语言模型（LLM）设计的外部记忆系统。你可以把它想象成一个专属于你的人工智能“数字大脑”。它的核心作用是记录并储存你与各种AI工具的互动历史、个人资料和工作流程，形成一个统一且可移植的记忆库。这样一来，当你使用不同的人工智能应用时，就无需反复提供相同的背景信息。C.O.R.E将这些信息组织成一个相互关联的知识图谱，不仅能记住孤立的事实，还能理解它们之间的联系。最重要的是，这个“数字大脑”完全由你掌控，你可以随时添加、修改、删除其中的内容，并决定是否要将其接入某个AI工具，从而摆脱了被特定平台绑定的困扰。

功能列表

  • 统一记忆存储: 将你在不同AI应用（如Claude、Cursor等）中的对话历史、偏好设置和上下文数据集中存储。
  • 记忆图谱可视化: 提供一个仪表盘界面，可以将存储的信息以知识图谱的形式展示出来，让你直观地看到不同信息之间的关联。
  • 与记忆对话: 你可以直接向C.O.R.E提问，快速查询和理解已经存储在记忆库中的信息。
  • 即插即用: 可以轻松地与Cursor编辑器等第三方应用集成，让这些应用能够直接调用你的个人记忆库。
  • 用户数据主权: 用户拥有对自己数据的完全控制权，可以自主决定数据的存储、修改、删除和共享，避免被单一服务商锁定。
  • 本地化部署: 支持使用Docker在个人电脑上进行本地部署，确保数据的私密性。
  • 云端服务: 提供官方的云端版本，用户无需自行部署即可快速上手使用。

使用帮助

C.O.R.E提供两种使用方式：云端服务和本地部署。你可以根据自己的需求选择合适的方式来搭建属于你的“数字大脑”。

方式一：使用C.O.R.E云端服务（推荐新手）

这是最简单快捷的方式，无需任何技术背景。

  1. 注册账户：访问官方网站 core.heysol.ai。
  2. 开始使用：注册后，你就可以开始在仪表盘中添加你想让AI记住的文本信息。点击“+ Add”按钮，系统会自动处理你的文本并生成记忆图谱。
  3. 连接到其他工具：你可以参照官方文档，将你的云端记忆库与Cursor等支持的AI应用连接起来。

方式二：在本地电脑上部署C.O.R.E

如果你希望数据完全存储在自己的设备上，可以选择本地部署。这种方式需要一些基础的技术知识。

部署前的准备工作

  1. 安装 Docker: Docker是一个容器化平台，用于简化应用的部署流程。你需要先在你的电脑上安装Docker。
  2. 获取 OpenAI API Key: C.O.R.E目前主要使用OpenAI的模型来处理和理解你的数据。你需要一个OpenAI账户并生成一个API密钥。

本地部署操作流程

  1. 下载项目文件:首先，你需要从GitHub上克隆C.O.R.E的项目文件。打开你的终端（命令行工具），输入以下命令： 
    git clone https://github.com/RedPlanetHQ/core.git
cd core
  2. 配置环境变量:项目需要一个.env文件来存放你的API密钥等配置信息。你可以直接复制项目中的示例文件。 
    cp .env.example .env

    然后，使用文本编辑器打开这个新建的.env文件，找到OPENAI_API_KEY这一行，并将你的OpenAI API密钥填入。

  3. 启动应用:在项目的根目录下，运行以下Docker Compose命令来启动所有服务（包括Web应用、数据库等）。 
    docker-compose up

    终端会开始输出大量的日志信息。当看到类似服务启动成功的提示后，说明C.O.R.E已经成功在你的电脑上运行了。

  4. 访问和创建账户:
    • 打开你的网络浏览器，访问 http://localhost:3000。
    • 你会看到一个登录界面。点击“Continue with email”按钮。
    • 输入你的电子邮箱地址，然后点击“Send a Magic Link”。
    • 此时，不要去邮箱查收邮件。因为是本地部署，验证链接会直接显示在你的终端日志中。回到你刚才运行docker-compose up的终端窗口，找到一个包含http://localhost:3000/auth/magic-link的链接，复制它。
    • 将这个链接粘贴到你的浏览器地址栏中并打开，即可完成账户创建和登录。
  5. 添加和查询记忆:
    • 登录后，你会看到一个仪表盘。在右上角的输入框中，输入你想要储存的信息，例如：“我喜欢打羽毛球”。
    • 点击“+Add”按钮，这条信息会被送到处理队列中。你可以在“Logs”区域查看处理状态。
    • 处理完成后，相关的知识节点就会出现在你的私人知识图谱中。
    • 你可以使用仪表盘上的搜索功能，随时查询你已经存入的记忆。

与Cursor编辑器集成

如果你是Cursor编辑器的用户，可以将你的C.O.R.E记忆库集成进去，让AI在编码时能够参考你的个人知识。

  1. 生成API Token: 在C.O.R.E的仪表盘中，进入API区域，生成一个新的API Token并复制它。
  2. 配置Cursor:
    • 打开Cursor，进入 Settings → Tools & Integrations → New MCP Server。
    • 按照下面的格式添加一个新的MCP服务器配置。记得将YOUR_API_TOKEN_HERE替换成你刚刚生成的Token。如果你是本地部署，API_BASE_URL应为http://localhost:8000；如果是使用云服务，则为https://core.heysol.ai。
    {
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@redplanethq/core-mcp"],
"env": {
"API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN_HERE",
"API_BASE_URL": "https://core.heysol.ai",
"SOURCE": "cursor"
}
}
}
}
  3. 设置自动记忆规则:
    • 进入 Settings-> User rules -> New Rule，添加一条规则，让Cursor在每次与AI交互后，自动将问答内容存入C.O.R.E记忆库。

应用场景

  1. 开发者辅助编程开发者可以将常用的代码片段、项目背景、架构设计、个人编码习惯等信息存入C.O.R.E。当使用像Cursor这样的AI编程工具时，AI可以直接从记忆库中获取上下文，提供更贴合项目需求和个人风格的代码建议，无需开发者反复解释项目的技术栈或规范。
  2. 研究人员与学生管理知识在阅读论文、书籍或进行在线课程学习时，可以将关键概念、文献摘要、实验数据和自己的思考笔记添加到C.O.R.E中。久而久之，它会形成一个与个人知识体系同步的外部大脑。在撰写论文或报告时，可以直接向C.O.R.E提问，快速找到相关的引用和事实依据。
  3. 跨应用任务处理用户可能在A应用中与AI讨论了一个项目计划，又在B应用中让AI起草邮件。通过C.O.R.E，B应用中的AI可以知晓A应用中的讨论背景，从而起草出内容更精准的邮件，实现了不同AI工具之间的信息同步，打破了应用孤岛。

QA

  1. C.O.R.E支持哪些大型语言模型？目前C.O.R.E对基于OpenAI的GPT系列模型支持最好。官方正在积极改进对Llama等其他模型的支持，但现阶段使用非OpenAI模型可能无法获得最佳效果。
  2. 我的数据安全吗？隐私如何保证？C.O.R.E的设计核心之一就是用户数据主权。如果你选择本地部署，所有数据都存储在你自己的电脑上，完全由你控制。 如果使用云服务，请查阅其官方的隐私政策。官方明确建议，不要在C.O.R.E中存储个人身份信息（PII）、密码或系统日志等敏感数据。
  3. C.O.R.E和普通的笔记软件有什么区别？普通笔记软件通常以文件夹和文档的形式进行线性存储。而C.O.R.E会将你的信息处理成一个知识图谱，它不仅存储信息本身，还分析并存储信息之间的关系。 这让它更像一个真正的大脑，能够进行关联性思考，也更便于AI理解和调用复杂的上下文。
  4. 使用C.O.R.E需要付费吗？该项目是开源的，你可以在GitHub上免费获取其源代码并进行本地部署。 官方提供的云端服务（C.O.R.E Cloud）可能会有相应的收费计划，具体需要参考其官方网站。
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