Files
pegas-memory/ROADMAP.md
T

98 lines
6.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# Pegas Memory — Roadmap
Подсистема памяти и базы знаний агента Alicorn («Pegas»). Реализация на Python как отдельный
сервис, который Rust-ядро Alicorn вызывает через MCP/HTTP. Спецификация — в
`alicorn-agent/ARCHITECTURE.md` (ADR-4, ADR-11, ADR-12).
## Принятые решения (по итогам обсуждения)
1. **PostgreSQL = единственный источник истины.** Текст, метаданные, трейсы, верификация, outbox.
2. **Qdrant = векторный срез** (EmbeddingGemma 2, dim=768). Замена pgvector.
3. **Memgraph = графовый срез** (связи атомов, зависимости кода). Замена Apache AGE.
4. **pgvector и AGE — НЕ используем.** Векторы только в Qdrant, граф только в Memgraph.
5. **Единица знания — типизированный «атом»**, не чанк сырого текста.
Типы: `text | definition | logical_rule | code | table | fact`.
6. **Память агента (episodic) ≠ база знаний (curated).** Разные таблицы/субсистемы.
7. **Код хранится отдельно**: content-addressed исходники + tree-sitter символы + граф зависимостей.
8. **Логические знания** — структурные правила (pattern→conclusion) с инференцией в графе.
9. **Исследование пробелов** — замкнутый цикл: detect→plan→acquire→parse→extract→value→verify→commit.
## Инфраструктура (проверено на сервере)
| Компонент | Адрес | Состояние |
|---|---|---|
| PostgreSQL 16 | atom-db :5434 (user atom, db content_atom) | работает |
| Qdrant | :6333 | работает |
| Memgraph (bolt) | :7687 | работает |
| Ollama | :11434 | работает |
| EmbeddingGemma 2 | `embeddinggemma-2-740m-Q8_0` | dim=768, R@1 0.922 (лучшая на ru) |
| LLM-генерация | `lfm25-24b-a2b:128k`, `qwen3.5:4b`, `gemma4:E4B` | работает |
> EmbeddingGemma 2: полная размерность 768 (проверено curl-тестом). Q8_0 — оптимальный
> баланс качество/память (MRR 0.944, не теряет качество). Не путать с v1 `embeddinggemma:300m`.
## Модель данных (PostgreSQL — канон)
```
document — источники (web|pdf|epub|text|code_repo), uri, authority, content_hash
chunk — сырые сегменты (доказательства, locator) — НЕ для retrieval напрямую
atom — типизированные единицы знания (claim + content + confidence + status)
atom_link — связи (inference|cause|reference|contradicts|depends_on|calls|defines)
citation — доказательная база (atom → document → locator → quoted_text)
code_symbol — tree-sitter символы (repo, path, language, name, kind, signature)
episodic_trace— память агента (шаги/действия) — отдельно от базы знаний
research_gap — выявленные пробелы для исследования
outbox — CDC-журнал для синка в Qdrant + Memgraph
```
Статусы атома: `candidate → verified | stale | contested`.
Векторы НЕ хранятся в Postgres — только в Qdrant (payload: type/confidence/status/doc_id).
## Фазы
### Фаза 1 — Фундамент (MVP) ✅ ЗАВЕРШЕНА
- [x] Структура проекта + venv + зависимости
- [x] DDL Postgres (schema.sql)
- [x] Клиент эмбеддингов EmbeddingGemma 2 (dim=768)
- [x] Клиент Qdrant (коллекция `alicorn_atoms`)
- [x] Клиент Memgraph (узлы atom + рёбра atom_link)
- [x] Ингест: text/pdf/epub/web → чанки
- [x] Дистилляция чанка → атомы (LLM)
- [x] Outbox-синк PG → Qdrant + Memgraph
- [x] Smoke-тест end-to-end
### Фаза 2 — Исследование пробелов ✅ (реализовано, snippet-fallback)
- [x] Детект пробелов (research_gap + add_gap/list_gaps)
- [x] Планирование (приоритизированная очередь пробелов)
- [x] Acquire: web-поиск (3 источника) + pdf/epub/text
- [x] Оценка ценности (verify_atom + min_confidence)
- [~] Верификация (verify_atom готов; полный автономный прогон требует прокси для зарубежных сайтов)
### Фаза 3 — Код ✅ / Логика ✅
- [x] tree-sitter: извлечение символов (function/class/method/type) — 43 символа сохранено
- [x] Граф зависимостей кода (calls/imports/inherits) — 310 зависимостей, 162 узла CodeSymbol
- [x] Логические правила + инференция в Memgraph (forward-chaining до fixpoint, 38 рёбер выведено)
### Фаза 4 — Интеграция с DSH (MCP) ✅ ВЫПОЛНЕНА
- [x] MCP-сервер (memory_search/store/ingest/add_gap/list_gaps/research/stats/get_context)
- [x] Подключение к DSH через @deepseek-ai/dsh-mcp-client (cordis.patch.yml, live-reload)
- [ ] Подключение к Rust-ядру Alicorn (Planner/Researcher) — когда ядро будет готово
## Дополнительно реализовано
- Опциональный прокси (PROXY_URL, SOCKS5/HTTP) + улучшенный User-Agent для полной загрузки страниц.
- Фильтрация артефактов графа кода (dst="." от относительных импортов).
- Дедупликация в memory_store (опциональный dedup).
(после MVP)
- Семантическая дедупликация атомов (эмбеддинги EmbeddingGemma 2, порог 0.90, конфигурируемо).
- Фильтрация шумных logical_rule (только kind-рёбра) в инференции.
## Критические риски
- EmbeddingGemma 2 dim=768 — не совместима с bge-m3 (1024) → отдельная коллекция, без миграции.
- Memgraph in-memory: объём графа ограничен RAM.
- Дистилляция зависит от качества локальной LLM — нужна верификация.
## Как проверять
- recall@k на реальных запросах против существующей `knowledge_base` (bge-m3 384-dim).
- Latency эмбеддинга + потребление GPU параллельно с LLM (a2000 12 GB).