Source: https://www.astrmira.com/de/projects/data-systems/
Language: de

[Startseite](https://www.astrmira.com/de/)/[Projekte](https://www.astrmira.com/de/projects/)/TriviumDB

TRIVIUMDB / EINGEBETTETE DATENBANK

# TriviumDB

Vektoren, Graphen und Dokumente in einem Gedächtniskern.

Eine auf KI ausgerichtete eingebettete Datenbank in Rust, in der semantische Vektoren, JSON-Dokumente und Graphbeziehungen auf denselben Daten arbeiten. Sie bietet eine einheitliche Grundlage für langfristiges Agentengedächtnis, RAG und lokale Wissensbasen.

[Auf GitHub ansehen](https://github.com/YoKONCy/TriviumDB) [Dokumentation lesen](https://github.com/YoKONCy/TriviumDB#readme)

Open Source

TriviumDB  
Apache-2.0 · Lizenz

Rust · Python · Node.js

## Ein Datensatz, drei Sichtweisen.

Ein Gespräch enthält Bedeutung, Quelltext, Zeit und Beziehungen. TriviumDB bindet Vektordaten, JSON-Dokumente und beschriftete Graphkanten an dieselbe Knotenidentität. Das verringert Synchronisation und das Zusammenfügen von Ergebnissen aus getrennten Datenbanken.

Vektoren finden Ähnlichkeit, Dokumente bewahren Details und Graphen verbinden den Kontext.

## Die Suche als Pfad organisieren.

SUCHE

### Über Bedeutung und Schlüsselwörter finden

Dichte Vektoren mit BM25-Textsuche verbinden; QuIVer beschleunigt die approximative Suche nach nächsten Nachbarn.

BEZIEHUNGEN

### Beziehungen in den Kontext folgen

Von einem gefundenen Knoten über beschriftete, gewichtete Kanten Personen, Ereignisse, Dokumente und Begriffe verbinden.

ABFRAGESPRACHE

### Hybride Abfragen mit TQL kombinieren

Eine Sprache verbindet Vektorsuche, Eigenschaftsfilter, Graphexpansion, Mengenoperationen und Aggregation.

PERSISTENZ

### Ein Lebenszyklus für alle Sichtweisen

Write-Ahead-Logging, Transaktionen und atomare Veröffentlichung verwalten Vektoren, Dokumente und Graphbeziehungen gemeinsam.

## Die Datenbank einbetten und Daten nah halten.

TriviumDB läuft über Rust, Python oder Node.js im Prozess. Der Rom-Modus speichert Daten in einer portablen .tdb-Datei; der Mmap-Modus trennt Vektor- und Dokumentenspeicher für bedarfsgesteuertes Memory-Mapping.

Dasselbe Modell kann Gesprächsgedächtnis, persönliches Wissen, RAG-Dokumentensuche und Beziehungsgedächtnis für Spielfiguren organisieren.

[Versionen ansehen](https://github.com/YoKONCy/TriviumDB/releases) [Über Anwendung oder Zusammenarbeit sprechen](https://www.astrmira.com/de/collaborate/)