Memorizer-v1：ベクトル検索対応エージェントメモリサーバー

概要

Memorizer-v1は、AIエージェントが記憶（メモリ）を効率よく保存・検索できるよう設計された.NETベースのサービスです。特徴はベクトル埋め込みを利用した類似度検索機能で、PostgreSQLのpgvector拡張を用いることで高速かつスケーラブルなセマンティック検索を実現しています。これにより、単なるID検索だけでなく、意味的に関連する記憶情報の探索が可能となり、対話型AIやナレッジマネジメントシステムにおいて有用です。Dockerイメージも用意されており、導入も容易です。

リポジトリの統計情報

スター数: 13
フォーク数: 2
ウォッチャー数: 13
コミット数: 8
ファイル数: 21
メインの言語: C#

主な特徴

ベクトル埋め込みを用いた高度な類似度検索機能を提供
PostgreSQLのpgvector拡張を活用し効率的な検索を実現
AIエージェントの記憶（メモリ）を構造化データとして保存・取得可能
Dockerコンテナでの提供により手軽に環境構築が可能

技術的なポイント

Memorizer-v1は、AIエージェントの記憶管理をベクトル検索技術で強化したサービスです。基盤技術として.NETプラットフォームを採用し、高いパフォーマンスとクロスプラットフォーム対応を実現しています。記憶データは単なるテキストやIDベースの管理に留まらず、ベクトル埋め込みとして保存されるため、意味的な類似性を考慮した検索が可能です。

このベクトル埋め込みは、テキストや他のデータを数値ベクトルに変換することで、AIの自然言語処理モデルや機械学習モデルと親和性が高い形での情報検索を促進します。Memorizer-v1では、PostgreSQLのpgvector拡張を利用し、このベクトルデータの格納と高速な類似度検索をサポート。pgvectorはPostgreSQLの拡張機能で、ベクトルデータ型とその検索機能を提供し、SQLクエリでネイティブにベクトル類似度計算を行えます。

これにより、単なるキーワードマッチングやID検索に比べ、意味やコンテキストに基づいた柔軟な検索ができるため、AIエージェントは過去の記憶や学習データから関連情報を素早く取り出せます。記憶はJSONなどの構造化データとして保存され、API経由でID指定による直接取得や、クエリテキストのベクトル化と類似検索による取得が可能です。

また、MemorizerはDockerイメージとしても提供されており、ローカルやクラウド環境へ簡単にデプロイできます。これにより、開発者は環境構築の手間を省き、すぐにAIエージェントのメモリ機能を試験・利用できます。

ソースコードはC#で記述され、.NET環境の強みを活かした拡張性と保守性の高さが特徴です。API設計もRESTfulであり、他システムとの連携もスムーズに行えます。さらに、pgvectorの採用は今後の大規模ベクトル検索システムの基盤としても有望であり、Memorizerはその技術を実際に活用する先駆的なプロジェクトと言えます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.config: デプロイや動作設定関連のディレクトリ
.gitattributes: Gitの属性管理ファイル
.github: GitHub関連のワークフローやIssueテンプレートなど
.gitignore: Git管理対象外ファイル指定
AGENT.md: エージェントの仕様や利用方法に関するドキュメント
Dockerfile: Dockerイメージビルド用ファイル
Memorizer.sln: .NETソリューションファイル
src/: ソースコードディレクトリ（APIやサービス実装）
tests/: テストコードディレクトリ
README.md: プロジェクト概要および導入方法の説明

…他にも設定ファイルやスクリプトが含まれます。

まとめ

ベクトル検索技術を活用したAIエージェント向けメモリ管理の実装例として注目。

リポジトリ情報：

名前: memorizer-v1
説明: Vector-search powered agent memory MCP server
スター数: 13
言語: C#
URL: https://github.com/petabridge/memorizer-v1
オーナー: petabridge
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/8763546?v=4