mem0-hybrid-search

中文记忆混合检索增强层：CJK bigram 中文分块 + 加权 RRF 融合 + MMR 去重 + 时间衰减。

零依赖、纯函数，可插到任何纯向量检索的记忆库（mem0 / opencode-mem0 / SQLite+向量）之上，专治中文检索「记得住但搜不出」——人名、编号、短词。

English README · npm · MIT

为什么需要它

纯向量检索对中文有三个盲区：

| 查询 | 纯向量 | 本包 | |:-----|:------:|:----:| | 林小满（人名） | ❌ 搜不到 | ✅ bigram 拆成 林小/小满 命中 | | 4747（纯数字/编号） | ❌ 搜不到 | ✅ FTS 通道分词命中 | | 库存对不上（口语） | ⚠️ 语义漂移 | ✅ FTS 关键词 + bigram 双精确通道 |

架构

① FTS5 trigram 关键词检索 → 精确匹配
② 向量余弦相似度检索   → 语义匹配（可选，无向量自动降级）
③ CJK bigram 中文分块  → 中文场景补盲（人名/编号/短词）
        ↓
加权 RRF 融合（精确通道 ×2，修等权稀释 bug）
        ↓
MMR 去重 + 时间衰减 + 阈值过滤 + 归一化

安装

npm install mem0-hybrid-search

用法

const { hybridFuse, extractCjkBigrams } = require("mem0-hybrid-search");

// 1. 三路候选（来自你自己的检索：FTS / 向量 / bigram）
const candidates = [
  [{ id: "a", score: 0.9 }, { id: "b", score: 0.7 }],  // FTS 通道
  [{ id: "b", score: 0.8 }, { id: "c", score: 0.6 }],  // 向量通道
  [{ id: "a", score: 0.5 }],                            // bigram 通道
];

// 2. 每条候选的元数据（供时间衰减 & MMR）
const meta = {
  a: { createdAt: Date.now() - 86400000,     vector: [0.1, 0.2] },
  b: { createdAt: Date.now() - 86400000 * 7, vector: [0.3, 0.1] },
  c: { createdAt: Date.now(),                vector: [0.2, 0.2] },
};

// 3. 融合排序
const hits = hybridFuse(candidates, { maxResults: 3 }, meta);

// 4. 单独用 CJK bigram 提取
const bigrams = extractCjkBigrams("林小满"); // → ["林小", "小满"]

API

| 函数 | 说明 | |:-----|:-----| | hybridFuse(candidates, opts, meta) | 六步流水线：RRF → MMR → 时间衰减 → 阈值 → 归一化 | | rrfFuse(lists, k, weights) | 加权 Reciprocal Rank Fusion | | mmrRerank(candidates, getEmbedding, lambda, topK) | MMR 多样性重排 | | applyRecencyDecay(candidates, halfLifeDays) | 指数时间衰减（半衰期 14 天） | | extractCjkBigrams(query) | CJK 2 字滑窗提取（含 CJK 扩展区） |

与 mem0 官方的关系

• RRF / FTS5 / 向量融合：行业已有方案，mem0 官方同样提供混合检索。本包的融合框架与之同源。
• 本包增量价值：① CJK bigram 中文分块通道（专治中文人名/编号盲区）② 精确通道 2x 加权（修等权稀释 bug：25 条向量噪声淹没 2 条精确命中）。这两点是纯中文场景的补课，独立于任何记忆库。

MCP 集成

同一引擎已封装为标准 MCP（Model Context Protocol）记忆服务——一套代码，任何支持 MCP 的客户端通用（opencode / DeepSeek Harness / Claude Desktop / Cursor）：

{
  "mcp": {
    "mem0-hybrid-search": {
      "type": "local",
      "command": ["node", "/path/to/mem0-hybrid-search/mcp-server.js"],
      "environment": {}
    }
  }
}

工具：memory_search（混合检索）、memory_sync（增量同步索引）、memory_stats（索引状态）。数据不出本地——索引库与 mem0 分片库只在本机读写。

完整 sidecar（引擎 + MCP server + opencode 插件）位于 ~/.config/opencode/plugins/mem0-hybrid-search/。本 npm 包发布纯算法层。

测试

npm test

12 项断言：bigram 提取 / 加权 RRF vs 等权 RRF 对照 / 全流水线 / 时间衰减 / MMR。

License

MIT