Core: Открытый граф памяти для LLM — персональный и совместно используемый инструмент для искусственного интеллекта

Мероприятия Инвестиционная стратегия

С развитием технологий искусственного интеллекта и внедрением больших языковых моделей (LLM) в повседневные приложения возникает новая важная задача — как эффективно сохранять и использовать память о контексте взаимодействий. Большинство современных AI-инструментов сталкиваются с ограничениями по объему памяти и отсутствием возможности объединять информацию между разными платформами, что приводит к повторным объяснениям и потере ценной информации. В ответ на этот вызов был создан Core, уникальный проект с открытым исходным кодом, позволяющий создавать, управлять и делиться единым графом памяти для всех LLM и AI-систем, которыми пользуется человек или команда. Core позиционируется как универсальный слой памяти, способный сопровождать пользователя вне зависимости от выбранного AI-инструмента — будь то ChatGPT, Claude, Cursor или специализированные CLI-решения для программирования. Такой подход не только экономит время и ресурсы, но и обеспечивает контроль над собственными данными и знаниями, делая пользователя настоящим владельцем своей цифровой памяти.

Основной проблемой, которую решает Core, является разрыв контекста между сессиями и различными инструментами. Сегодня при переключении с одного AI на другой или при запуске новой сессии информация о предыдущих разговорах и сделанных решениях часто теряется. Такой фрагментарный подход негативно сказывается на продуктивности и качестве работы, особенно когда речь идет о сложных проектах, требующих многократного обращения к ранее накопленным данным. Core внедряет концепцию объединенного, постоянно обновляемого графа памяти, в котором хранятся факты, события, предпочтения и контекст, а также их взаимосвязи во времени. Это позволяет не просто сохранять отдельные фрагменты информации, а воспроизводить целостные истории и модели мыслей пользователя в любой момент.

Граф памяти строится на четырёх ключевых этапах обработки данных: нормализация, извлечение, разрешение конфликтов и интеграция в общий граф. На первом этапе Core разбивает большие объемы текста на связанные тематические части и устанавливает единообразие терминов, что подготовливает данные к качественному анализу. Затем происходит идентификация ключевых сущностей, событий и отношений с привязкой к источнику и времени, что становится основой для последующих операций. Инновационный механизм разрешения конфликтов значительно отличается от обычных баз данных — вместо простого перезаписывания информации система сохраняет различные точки зрения и изменения во времени, обеспечивая прозрачность и развитие памяти. Заключительный этап — интеграция в граф, который связывает все полученные элементы в единое, навигабельное пространство знаний.

Такой подход делает память динамичной и способной к самосовершенствованию. Для разработчиков и конечных пользователей Core предлагает ряд удобных и мощных возможностей. Память доступна не только в рамках одной платформы, но и переносится между многочисленными приложениями: от популярных AI-инструментов, таких как Claude и ChatGPT, до специализированных консолей Gemini CLI и Claude Code. Также поддерживается синхронизация с бизнес-инструментами, такими как Linear, GitHub, Slack и Notion, что обеспечивает автоматическое добавление важного контекста из привычных рабочих сред. Один из наиболее заметных и востребованных компонентов — расширение для браузера.

Оно позволяет напрямую из любого веб-ресурса, будь то Twitter, YouTube, блог или чат в ChatGPT, сохранять важные сведения в общий граф памяти, формируя ценный архив пользовательских взаимодействий в интернете. Благодаря API Core интегрируется практически с любыми приложениями и инструментами, поддерживая единый поток данных и снижающий вероятность потери информации. Поиск и извлечение данных из Core также реализованы на высшем уровне. Система использует несколько методов поиска одновременно — точное совпадение ключевых слов, семантическое сопоставление и обход графа с использованием связей между понятиями. После первичного отбора результаты умно ранжируются с учётом релевантности, разнообразия и временной закономерности, благодаря чему пользователь получает не только четкие факты, но и контекстуальные эпизоды, которые обогащают понимание.

Безопасность и конфиденциальность данных — важный аспект платформы Core. Все данные шифруются при передаче и хранении, используется современный протокол TLS 1.3 и стандарт AES-256. Для аутентификации применяются OAuth 2.0 и магические ссылки, а управление доступом построено на основе разделения рабочих пространств и ролей пользователей.

Такая архитектура позволяет крупным компаниям и отдельным пользователям сохранять контроль над своей информацией, минимизируя риски утечки и несанкционированного доступа. Кроме технических достоинств, Core привлекает сообщество разработчиков и пользователей своей открытостью и возможностью вносить вклад в развитие системы. Более 700 звезд на GitHub и активное управление проектом с регулярными обновлениями свидетельствуют о высоком интересе к решению и его жизнеспособности. К тому же, Core предлагает удобные и подробные руководства, интеграции и поддержку, что облегчает старт работы с платформой как для технических специалистов, так и для обычных пользователей, желающих персонализировать работу с AI. Идея объединенного слоя памяти актуальна в условиях стремительного роста мультиинструментальной работы с искусственным интеллектом.

Core решает фундаментальную задачу цифровой трансформации: сохранить память человеческих взаимодействий с машинами и сделать ее действительно полезной и доступной. В перспективе развитие подобных решений будет способствовать появлению все более интеллектуальных, контекстно-зависимых и персонализированных AI-систем, способных лучше понимать и удовлетворять нужды пользователей. Core — пример того, как открытое программное обеспечение и современные технологические подходы могут трансформировать взаимодействие с искусственным интеллектом, обеспечивая уникальную ценность для каждого участника цифрового мира.