HawkinsDB是什么？

HawkinsDB是一款基于人類大腦工作原理設計的ai記憶系統，讓AI能夠像人類一樣存儲和回憶信息。它基于杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）的“千腦理論”，模仿人類大腦的工作方式，幫助 AI 模型以更強大且直觀的方式管理復雜信息。就像我們的大腦不僅記住零散的事實，還會將它們關聯起來形成復雜的知識網絡，HawkinsDB也致力于讓AI像人類大腦一樣記憶和理解信息。

與傳統向量數據庫不同，HawkinsDB不依賴模糊的相似性搜索，而是支持精確且具備上下文感知的查詢，能夠理解數據的實際含義和關系。它將語義記憶、情景記憶和程序記憶統一到一個框架中，使AI不僅能存儲信息，還能像知識圖譜一樣記錄信息之間的關系，從而理解和應用不同類型的知識。這種設計讓HawkinsDB特別適合需要復雜知識管理和多模態處理的場景，比如 RAG 系統和AI代理開發。

HawkinsDB核心功能

• 精確查詢：與傳統向量數據庫不同，HawkinsDB 不依賴模糊的相似性搜索，而是支持精確且具備上下文感知的查詢，能夠理解數據的實際含義和關系。

• 統一記憶系統：將語義記憶、情景記憶和程序記憶統一到一個框架中，使 AI 能夠同時訪問不同類型的知識。
  

• 多維度信息處理：與傳統向量數據庫不同，HawkinsDB 不依賴模糊相似性搜索，而是通過精確的語境感知查詢來理解數據的實際含義和關系。

• 受大腦啟發的架構：借鑒了大腦中的“參考框架”（Reference Frames）和“皮層柱”（Cortical Columns）概念，使系統更加健壯和靈活。

• 透明性：與黑盒嵌入方法不同，HawkinsDB 的結構化方法允許用戶清楚地看到信息是如何連接的，以及為什么做出某些決策。

HawkinsDB工作原理

• 支持多種存儲選項：包括 SQLite（適用于生產環境）和 JSON（適用于原型開發）。

• 智能集成：支持與 ConceptNet 等知識圖譜工具集成，自動豐富知識和發現關系。

• 適用于 RAG 和 AI 代理開發：對于需要實現檢索增強生成（RAG）的用戶，HawkinsDB 提供了專門的 HawkinsRAG 包，支持 22 種以上數據源。此外，HawkinsDB 還支持構建智能代理的框架。

HawkinsDB安裝

HawkinsDB 支持 Python 3.10 或更高版本，并需要 OpenAI API 密鑰用于 LLM 操作。見下面安裝方法：

pip install hawkinsdb

也可以安裝所有功能：

pip install hawkinsdb[all]

HawkinsDB 目前處于開發階段，后面計劃增強多模態處理、優化性能、擴展 LLM 提供商支持等功能、提升查詢能力以及改進文檔。

Github：https://github.com/harishsg993010/HawkinsDB