Memvid：一款基于视频的AI内存库，解决AI记忆能力

Memvid是什么？

Memvid是一款基于视频的 ai 内存库，可将文本数据编码到视频中实现快速语义搜索与检索。其具备将数百万文本块存储于单个 MP4 文件、亚秒级检索、10 倍存储效率、无需基础设施、离线可用等优势，支持 Python 3.8 及以上版本，采用 MIT 许可证。安装需先安装 zbar 依赖，提供了编码、聊天、检索等功能，性能方面随数据集增大，编码时间增长，搜索时间和存储占用合理，还支持自定义嵌入、视频优化等高级配置。

Memvid核心优势

• 视频作为数据库：将数百万文本块存储在单个 MP4 文件中。

• 语义搜索：支持自然语言查询，能够在秒级别完成大规模数据集的搜索。

• 高效存储：相比传统数据库，存储效率提升 10 倍。

• 离线优先：视频生成后，无需互联网即可使用。

• 内置聊天功能：提供对话式接口，可根据上下文给出响应。

• PDF 支持：可以直接导入和索引 PDF 文档。

Memvid技术原理

• 记忆视频信息：将整个视频信息编码到一个结构化的记忆中，捕捉长距离依赖和上下文检索线索。

• 推理任务需求：基于记忆对问题的信息需求进行推理。

• 检索关键时刻：从视频中检索与信息需求相关的关键时刻。

• 生成答案：基于检索结果生成最终答案。

Memvid功能模块

编码模块（MemvidEncoder）

• 支持分块处理文本，默认块大小 512 字符，重叠 50 字符。

• 可从文本文件批量导入数据，附加元数据（如来源文件）。

• 生成视频文件（.mp4）和索引文件（.json），支持调整 FPS（默认 30）、帧大小（默认 512）、视频编码（如 H265）。

检索模块（MemvidRetriever）

• 语义搜索返回相关文本块，支持指定返回数量（top_k）。

• 获取上下文窗口（max_tokens 可达 2000），按 ID 检索块。

聊天模块（MemvidChat）

• 集成 LLM（OpenAI、Anthropic、本地模型），支持对话历史管理和导出。

• 交互式界面（MemvidInteractive）：启动 Web 界面（http://localhost:7860）进行聊天。

Memvid应用场景

• 数字图书馆：将数千册书籍索引至单个视频文件。

• 教育资源：创建可搜索的视频记忆，以保存课程材料。

• 新闻档案：将多年的文章压缩成可管理的视频数据库。

• 企业知识库：构建公司范围内可搜索的知识库。

• 科研论文：对科学文献进行快速语义搜索。

• 个人笔记：将个人笔记转换成可搜索的 AI 助手。

项目链接

https://pypi.org/project/memvid/

https://github.com/Olow304/memvid