MemPalace - 开源本地 AI 记忆系统，LongMemEval 基准测试接近满分

项目简介

MemPalace 是一款试图用全新思路解决 AI 长期记忆问题的开源项目。与大多数让 AI 决定"什么值得记住"的记忆系统不同，MemPalace 的理念是：尽量把原始对话都保留下来，再让检索系统把需要的信息找回来。

这个项目最引人注目的是它在 LongMemEval 基准测试中的表现：纯本地运行、零 API 调用的原始模式下达到 96.6% R@5，混合模式加 Haiku 重排序更是达到 100%（500/500）。这意味着它能从海量历史对话中精准找回需要的上下文，让 AI 不再"断片"。

核心特性

• 不删减、不摘要，存储所有原始对话和数据

• 避免信息丢失，确保检索完整性

• 原始文本存储模式下零 API 调用

• 数据完全本地化，不上传云端

• 支持增量导入，持续积累记忆

• 基于 ChromaDB 向量数据库

• 语义搜索，理解查询意图而非简单关键词匹配

• LongMemEval R@5 达到 96.6%（纯本地模式）

• 混合检索 + Haiku 重排序模式达到 100%

• 支持结构化组织，高效检索

• 借鉴记忆宫殿（Method of Loci）概念

• 将记忆按空间/主题结构化组织

• 每个"房间"存储一类相关记忆

• 支持记忆的分类和标签管理

• 可自定义记忆组织结构

• 所有数据存储在本地，隐私安全

• 原始模式无需任何 API 调用

• 无订阅费用，无云服务依赖

• 支持离线使用

• 数据可备份和迁移

• Raw 模式：纯本地 ChromaDB 检索，零 API 调用，96.6% 准确率

• Hybrid 模式：混合检索 + Haiku 重排序，100% 准确率，约 500 次 API 调用

• AAAK 压缩模式：压缩存储，84.2% 准确率，零 API 调用

• 可根据需求和预算选择合适模式

• 支持 LoCoMo 基准测试（R@10 达到 60.3%）

• 支持个人记忆宫殿（Personal Palace）

• 提供 Web UI 管理界面

• 支持 API 接口调用

• 可与 Claude Code、Cursor 等 AI 工具集成

• 持续更新和优化

技术架构

• 基于 Python 开发

• 使用 ChromaDB 作为向量数据库

• 支持本地嵌入模型（如 sentence-transformers）

• 可选接入 Claude Haiku 进行重排序

• 支持 Docker 容器化部署

• 提供 RESTful API

快速开始

1. 克隆项目仓库：git clone https://github.com/alanxxzero/mempalace.git

2. 进入项目目录：cd mempalace

3. 安装依赖：pip install -r requirements.txt

4. 配置嵌入模型（默认使用本地模型）

5. 启动服务：python main.py

6. 通过 Web UI 或 API 导入对话数据

7. 开始使用语义搜索找回记忆

应用场景

• AI 编程助手记忆：为 Claude Code、Cursor 等提供长期记忆，跨会话保持上下文

• 个人知识管理：存储所有对话和笔记，语义搜索快速找回

• 企业知识库：本地化部署，保护敏感信息

• 研究助手：存储研究文献和笔记，智能检索相关内容

• 客服系统：存储历史对话，快速检索相似问题和答案

基准测试成绩

项目地址

GitHub 开源仓库：https://github.com/alanxxzero/mempalace

官方网站：https://www.mempalace.net/

基准测试详情：https://www.mempalace.net/benchmarks

授权方式：免费 + 开源（MIT License）