看到一个讨论热烈的项目：用 MP4 存储文本数据，用 ffmpeg 来实现亚秒级的语义搜索 - memvid

项目开源：https://github.com/Olow304/memvid
项目官方：https://pypi.org/project/memvid/
讨论贴：https://x.com/illyism/status/1930888284877521249

一、简单说：memvid 是什么

Memvid revolutionizes AI memory management by encoding text data into videos, enabling lightning-fast semantic search across millions of text chunks with sub-second retrieval times. Unlike traditional vector databases that consume massive amounts of RAM and storage, Memvid compresses your knowledge base into compact video files while maintaining instant access to any piece of information.

Memvid 通过将文本数据编码成视频，革新了 AI 记忆管理，实现了对数百万文本块的闪电般语义搜索，检索时间仅需亚秒级。与传统消耗大量 RAM 和存储空间的向量数据库不同，Memvid 将您的知识库压缩成紧凑的视频文件，同时保持对任何信息的即时访问。

二、核心原理

Text → QR → MP4

  • 用传奇的开源项目ffmpeg，能高效压缩文本，也能读取文本
  • 让我想起来某个网友用 SQLite 来保存所有网站附件（文本、音频、视频），来实现网站随意备份的做法
  • 便宜的对象存储资源，可以当作向量数据库使用

三、Key Features 主要功能

  • Video-as-Database: Store millions of text chunks in a single MP4 file
  • 视频数据库：将数百万个文本片段存储在一个 MP4 文件中
  • Semantic Search: Find relevant content using natural language queries
  • 语义搜索：使用自然语言查询查找相关内容
  • Built-in Chat: Conversational interface with context-aware responses
  • 内置聊天功能：具有上下文感知的对话界面
  • PDF Support: Direct import and indexing of PDF documents
  • 支持 PDF：直接导入和索引 PDF 文档
  • Fast Retrieval: Sub-second search across massive datasets
  • 快速检索：跨海量数据集实现亚秒级搜索
  • Efficient Storage: 10x compression compared to traditional databases
  • 高效存储：与传统数据库相比压缩率提升 10 倍
  • Pluggable LLMs: Works with OpenAI, Anthropic, or local models
  • 可插拔的 LLMs：可与 OpenAI、Anthropic 或本地模型配合使用
  • Offline-First: No internet required after video generation
  • 离线优先：视频生成后无需互联网
  • Simple API: Get started with just 3 lines of code
  • 简单 API：只需 3 行代码即可开始使用

标签：AI

你的评论