🚀 代码数据库 - AI增强记忆系统

本系统是一个结构化的记忆系统，旨在增强AI助手的编码能力。它通过集成多种数据库，如Qdrant向量数据库、SQLite数据库和知识图谱，结合Claude Desktop和MCP服务器，为开发者提供全面的编码辅助。

🚀 快速开始

存储第一个代码记忆

qdrant-store-memory(json.dumps({
    "type": "code_pattern",
    "name": "Python装饰器模式",
    "code": "def my_decorator(func):\n    def wrapper(*args, **kwargs):\n        # 在调用前执行操作\n        result = func(*args, **kwargs)\n        # 在调用后执行操作\n        return result\n    return wrapper",
    "explanation": "装饰器提供了一种在不修改函数代码的情况下对其进行扩展的方法。",
    "tags": ["python", "decorator", "元编程"],
    "complexity": "中等"
}))

后续检索

qdrant-find-memories("python decorator pattern")

✨ 主要特性

• 利用多种数据库类型，构建全面的编码辅助记忆系统。
• 具备代码存储与检索、模式学习与存储、项目设置与样板代码等功能模块。
• 实施访问控制、备份与恢复、敏感信息处理等安全措施，保障数据完整性。
• 提供使用跟踪和性能指标监控，便于系统优化。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不提供。

💻 使用示例

基础用法

# 存储代码记忆
qdrant-store-memory(json.dumps({
    "type": "code_pattern",
    "name": "Python装饰器模式",
    "code": "def my_decorator(func):\n    def wrapper(*args, **kwargs):\n        # 在调用前执行操作\n        result = func(*args, **kwargs)\n        # 在调用后执行操作\n        return result\n    return wrapper",
    "explanation": "装饰器提供了一种在不修改函数代码的情况下对其进行扩展的方法。",
    "tags": ["python", "decorator", "元编程"],
    "complexity": "中等"
}))

# 检索代码记忆
qdrant-find-memories("python decorator pattern")

📚 详细文档

数据库使用指南

Qdrant向量数据库

• 特点：
  • 高效的向量相似度搜索。
  • 支持大规模数据。
  • 易于集成。
• 使用场景：
  • 存储和检索代码片段。
  • 语义搜索代码模式。
  • 内容推荐系统。

SQLite数据库

• 特点：
  • 轻量级，无服务器需求。
  • 支持事务处理。
  • 数据持久化。
• 使用场景：
  • 存储和管理算法及其版本。
  • 管理用户偏好设置。
  • 维护系统配置。

知识图谱

• 特点：
  • 表示复杂关系网络。
  • 支持语义理解。
  • 可扩展性高。
• 使用场景：
  • 建立编码概念之间的连接。
  • 提供上下文推理能力。
  • 实现智能推荐系统。

功能模块

代码存储与检索

• 功能描述：
  • 存储代码片段及其元数据。
  • 支持语义搜索和关键词检索。
  • 提供代码示例和解释文档。
• 实现细节：
  • 使用Qdrant进行向量索引。
  • 结合SQLite存储结构化数据。
  • 利用知识图谱表示关系网络。

模式学习与存储

• 功能描述：
  • 发现并记录有用的编码模式。
  • 自动生成文档和示例。
  • 分析代码质量并存储高价值内容。
• 实现细节：
  • 应用AI工具自动生成文档。
  • 使用静态分析器评估代码质量。
  • 利用受控词汇进行一致标记。

项目设置与样板代码

• 功能描述：
  • 提供多种项目模板选择。
  • 自动化生成项目结构和配置文件。
  • 集成最佳实践和编码规范。
• 实现细节：
  • 使用存储的样板代码进行初始化。
  • 配置版本控制和CI/CD管道。
  • 结合知识图谱推荐相关资源。

安全与数据完整性

访问控制

• 实施措施：
  • 基于角色的访问策略。
  • 分级权限管理。
  • 审计日志记录。

备份与恢复

• 策略：
  • 定期备份Qdrant和SQLite数据库。
  • 知识图谱版本控制。
  • 数据损坏恢复方案。

敏感信息处理

• 措施：
  • 在存储前清除敏感数据。
  • 验证代码片段的安全性。
  • 对敏感模式设置访问限制。

监控与分析

使用跟踪

• 功能：
  • 监测频繁检索的模式。
  • 分析搜索查询以识别知识缺口。
  • 记录用户反馈和评分。

性能指标

• 监控项：
  • 数据库响应时间。
  • 内存使用情况和扩展需求。
  • 根据访问模式优化查询。

维护指南

1. 质量优先：仅存储高质量、文档完善的代码。
2. 定期审查：不定期检查和更新存储的模式。
3. 上下文存储：随每个存储的模式包含使用背景信息。
4. 版本控制：在SQLite中跟踪改进和版本变更。
5. 标记一致性：使用受控词汇以提高检索效率。
6. 性能优化：定期优化数据库查询。
7. 反馈整合：根据使用反馈更新模式。

未来改进方向

• 高级代码质量评估前存储。
• 整合版本控制系统。
• 从使用模式中学习以优化推荐系统。
• 开发内容推荐引擎。

🔧 技术细节

本系统利用多种数据库类型创建全面的编码辅助记忆系统，具体如下：

• Qdrant向量数据库：用于语义搜索和检索代码模式，通过高效的向量相似度搜索，支持大规模数据，且易于集成。
• SQLite数据库：用于算法存储和版本控制，具有轻量级、无服务器需求、支持事务处理和数据持久化等特点。
• 知识图谱：用于表示编码概念之间的关系，能够表示复杂关系网络，支持语义理解，且可扩展性高。

在功能模块的实现上，代码存储与检索模块使用Qdrant进行向量索引，结合SQLite存储结构化数据，利用知识图谱表示关系网络；模式学习与存储模块应用AI工具自动生成文档，使用静态分析器评估代码质量，利用受控词汇进行一致标记；项目设置与样板代码模块使用存储的样板代码进行初始化，配置版本控制和CI/CD管道，结合知识图谱推荐相关资源。

在安全与数据完整性方面，通过基于角色的访问策略、分级权限管理和审计日志记录实施访问控制；通过定期备份Qdrant和SQLite数据库、知识图谱版本控制和数据损坏恢复方案进行备份与恢复；在存储前清除敏感数据，验证代码片段的安全性，对敏感模式设置访问限制来处理敏感信息。

在监控与分析方面，使用跟踪功能监测频繁检索的模式，分析搜索查询以识别知识缺口，记录用户反馈和评分；性能指标监控数据库响应时间、内存使用情况和扩展需求，根据访问模式优化查询。

📄 许可证

文档未提及许可证信息，暂不提供。