memvid--memvid
David Requeno
327 行
11 KiB
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<img width="2000" height="491" alt="Social Cover (6)" src="https://github.com/user-attachments/assets/4e256804-53ac-4173-bcff-81994d52bf5c" />
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<strong>Memvid es una capa de memoria de un solo archivo para agentes de IA, con recuperación instantánea y memoria a largo plazo.</strong><br/>
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Memoria persistente, versionada y portable, sin bases de datos.
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<a href="https://www.memvid.com">Sitio web</a>
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<a href="https://sandbox.memvid.com">Probar Sandbox</a>
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<a href="https://docs.memvid.com">Docs</a>
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<a href="https://github.com/memvid/memvid/discussions">Discussions</a>
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<a href="https://crates.io/crates/memvid-core"><img src="https://img.shields.io/crates/v/memvid-core?style=flat-square&logo=rust" alt="Crates.io" /></a>
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<a href="https://docs.rs/memvid-core"><img src="https://img.shields.io/docsrs/memvid-core?style=flat-square&logo=docs.rs" alt="docs.rs" /></a>
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<a href="https://github.com/memvid/memvid/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue?style=flat-square" alt="License" /></a>
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<p align="center">
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<a href="https://github.com/memvid/memvid/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/memvid/memvid?style=flat-square&logo=github" alt="Stars" /></a>
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<a href="https://github.com/memvid/memvid/network/members"><img src="https://img.shields.io/github/forks/memvid/memvid?style=flat-square&logo=github" alt="Forks" /></a>
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<a href="https://github.com/memvid/memvid/issues"><img src="https://img.shields.io/github/issues/memvid/memvid?style=flat-square&logo=github" alt="Issues" /></a>
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<a href="https://discord.gg/2mynS7fcK7"><img src="https://img.shields.io/discord/1442910055233224745?style=flat-square&logo=discord&label=discord" alt="Discord" /></a>
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<a href="https://trendshift.io/repositories/17293" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/17293" alt="memvid%2Fmemvid | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/</a>
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## ¿Qué es Memvid?
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Memvid es un sistema de memoria portable para IA que empaqueta tus datos, embeddings, estructura de búsqueda y metadatos en un solo archivo.
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En lugar de ejecutar pipelines RAG complejos o bases de datos vectoriales basadas en servidor, Memvid permite una recuperación rápida directamente desde el archivo.
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El resultado es una capa de memoria agnóstica al modelo, sin infraestructura, que da a los agentes de IA una memoria persistente y a largo plazo que pueden llevar a cualquier parte.
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## ¿Por qué fotogramas de vídeo?
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Memvid se inspira en la codificación de vídeo, no para almacenar vídeo, sino para **organizar la memoria de IA como una secuencia de Smart Frames ultrarrápida y append-only.**
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Un Smart Frame es una unidad inmutable que almacena contenido junto con marcas de tiempo (timestamps), checksums y metadatos básicos.
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Los frames se agrupan de una forma que permite una compresión, indexación y lecturas paralelas eficientes.
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Este diseño basado en frames permite:
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- Escrituras append-only sin modificar ni corromper los datos existentes
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- Consultas sobre estados pasados de la memoria
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- Inspección estilo línea temporal (timeline) de cómo evoluciona el conocimiento
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- Seguridad ante fallos (crash safety) mediante frames confirmados e inmutables
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- Compresión eficiente usando técnicas adaptadas de la codificación de vídeo
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El resultado es un único archivo que se comporta como una línea temporal de memoria “rebobinable” para sistemas de IA.
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## Conceptos principales
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- **Living Memory Engine**
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Añade, ramifica (branch) y evoluciona la memoria de forma continua entre sesiones.
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- **Capsule Context (`.mv2`)**
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Cápsulas de memoria autocontenidas y compartibles, con reglas y caducidad.
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- **Time-Travel Debugging**
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Rebobina, reproduce (replay) o ramifica cualquier estado de memoria.
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- **Smart Recall**
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Acceso local a memoria en menos de 5ms con caché predictiva.
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- **Codec Intelligence**
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Selecciona y actualiza la compresión automáticamente con el tiempo.
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## Casos de uso
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Memvid es una capa de memoria portable y serverless que da a los agentes de IA memoria persistente y recuerdo rápido. Como es agnóstica al modelo, multi-modal y funciona totalmente offline, los desarrolladores están usando Memvid en una amplia gama de aplicaciones reales.
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- Agentes de IA de larga duración
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- Bases de conocimiento empresariales
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- Sistemas de IA offline-first
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- Comprensión de codebases
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- Agentes de soporte al cliente
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- Automatización de flujos de trabajo
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|
- Copilotos de ventas y marketing
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- Asistentes de conocimiento personal
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- Agentes médicos, legales y financieros
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- Flujos de trabajo de IA auditables y depurables
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- Aplicaciones personalizadas
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## SDKs & CLI
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Usa Memvid en tu lenguaje preferido:
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| Package | Install | Links |
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| --------------- | --------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| **CLI** | `npm install -g memvid-cli` | [](https://www.npmjs.com/package/memvid-cli) |
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| **Node.js SDK** | `npm install @memvid/sdk` | [](https://www.npmjs.com/package/@memvid/sdk) |
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| **Python SDK** | `pip install memvid-sdk` | [](https://pypi.org/project/memvid-sdk/) |
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| **Rust** | `cargo add memvid-core` | [](https://crates.io/crates/memvid-core) |
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## Instalación (Rust)
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### Requisitos
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- **Rust 1.85.0+** — Instálalo desde [rustup.rs](https://rustup.rs)
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### Añadir a tu proyecto
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```toml
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[dependencies]
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memvid-core = "2.0"
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```
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### Feature Flags
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| Feature | Description |
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| ------------------- | ---------------------------------------------- |
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| `lex` | Full-text search with BM25 ranking (Tantivy) |
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| `pdf_extract` | Pure Rust PDF text extraction |
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| `vec` | Vector similarity search (HNSW + ONNX) |
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| `clip` | CLIP visual embeddings for image search |
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| `whisper` | Audio transcription with Whisper |
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| `temporal_track` | Natural language date parsing ("last Tuesday") |
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| `parallel_segments` | Multi-threaded ingestion |
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| `encryption` | Password-based encryption capsules (.mv2e) |
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|
Activa las features según lo necesites:
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|
```toml
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[dependencies]
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|
memvid-core = { version = "2.0", features = ["lex", "vec", "temporal_track"] }
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```
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## Inicio rápido
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```rust
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use memvid_core::{Memvid, PutOptions, SearchRequest};
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fn main() -> memvid_core::Result<()> {
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// Create a new memory file
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let mut mem = Memvid::create("knowledge.mv2")?;
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// Add documents with metadata
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let opts = PutOptions::builder()
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.title("Meeting Notes")
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|
.uri("mv2://meetings/2024-01-15")
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|
.tag("project", "alpha")
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.build();
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|
mem.put_bytes_with_options(b"Q4 planning discussion...", opts)?;
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|
mem.commit()?;
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// Search
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let response = mem.search(SearchRequest {
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|
query: "planning".into(),
|
|
top_k: 10,
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|
snippet_chars: 200,
|
|
..Default::default()
|
|
})?;
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|
for hit in response.hits {
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|
println!("{}: {}", hit.title.unwrap_or_default(), hit.text);
|
|
}
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|
Ok(())
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|
}
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|
```
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## Build
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Clona el repositorio:
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```bash
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git clone https://github.com/memvid/memvid.git
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|
cd memvid
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```
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|
Compila en modo debug:
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```bash
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|
cargo build
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|
```
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|
Compila en modo release (optimizado):
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|
```bash
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|
cargo build --release
|
|
```
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|
Compila con features específicas:
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|
```bash
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|
cargo build --release --features "lex,vec,temporal_track"
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|
```
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## Ejecutar tests
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Ejecuta todos los tests:
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```bash
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|
cargo test
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```
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Ejecuta los tests con salida:
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```bash
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|
cargo test -- --nocapture
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```
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|
Ejecuta un test específico:
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|
```bash
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|
cargo test test_name
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```
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Ejecuta solo tests de integración:
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```bash
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cargo test --test lifecycle
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|
cargo test --test search
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|
cargo test --test mutation
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```
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## Ejemplos
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El directorio `examples/` contiene ejemplos funcionales:
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### Uso básico
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Demuestra operaciones de create, put, search y timeline:
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```bash
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cargo run --example basic_usage
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```
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### Ingesta de PDF
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Ingiere y busca documentos PDF (usa el paper “Attention Is All You Need”):
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```bash
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cargo run --example pdf_ingestion
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```
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### Búsqueda visual con CLIP
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Búsqueda de imágenes usando embeddings de CLIP (requiere la feature `clip`):
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```bash
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|
cargo run --example clip_visual_search --features clip
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```
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|
### Transcripción con Whisper
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|
Transcripción de audio (requiere la feature `whisper`):
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```bash
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|
cargo run --example test_whisper --features whisper
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```
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## Formato de archivo
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|
Todo vive en un único archivo `.mv2`:
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```
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┌────────────────────────────┐
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|
│ Header (4KB) │ Magic, version, capacity
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├────────────────────────────┤
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|
│ Embedded WAL (1-64MB) │ Crash recovery
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├────────────────────────────┤
|
|
│ Data Segments │ Compressed frames
|
|
├────────────────────────────┤
|
|
│ Lex Index │ Tantivy full-text
|
|
├────────────────────────────┤
|
|
│ Vec Index │ HNSW vectors
|
|
├────────────────────────────┤
|
|
│ Time Index │ Chronological ordering
|
|
├────────────────────────────┤
|
|
│ TOC (Footer) │ Segment offsets
|
|
└────────────────────────────┘
|
|
```
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|
Sin archivos `.wal`, `.lock`, `.shm` ni sidecars. Nunca.
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Consulta [MV2_SPEC.md](MV2_SPEC.md) para la especificación completa del formato de archivo.
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## Soporte
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¿Tienes preguntas o feedback?
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|
Email: contact@memvid.com
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**Deja una ⭐ para mostrar apoyo**
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## Licencia
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Apache License 2.0 — consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles.
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