Konzept · Deutsch

Memory

Eine Erinnerung in knowmind ist Text mit Bedeutung. Das System kümmert sich um Zerlegung, Embedding und Verknüpfung — Sie liefern nur den Text.

Was ist eine Erinnerung

Jede Erinnerung hat einen Titel, einen Body (Markdown oder Plaintext) und optionale Metadaten (Tags, Quellen-URL, Datum, Autor). Größe ist flexibel — eine Zeile oder zehntausend Wörter.

Chunking

Beim Speichern teilt knowmind den Body in semantische Chunks (default ≈500 Tokens, mit 50 Tokens Überlappung). Jeder Chunk bekommt einen Embedding-Vektor und behält die Verbindung zur Ursprungs-Erinnerung.

Embeddings

BGE-M3 (BAAI General Embedding, 1024 Dimensionen). Mehrsprachig — Deutsch, Englisch und andere europäische Sprachen in einem gemeinsamen Vektorraum. Bei eigenem Hosting (Enterprise) lässt sich das Modell tauschen.

Graph-Verknüpfungen

Parallel zur Vector-DB hält knowmind einen Neo4j-Subgraph pro Tenant. Erinnerungen, die ähnliche Tags, gemeinsame Personen oder vom System erkannte thematische Bezüge teilen, werden über Edges verbunden. Beim Recall propagiert die Suche bis zu 2 Hops weit.

Tenant-Isolation

Jede Erinnerung trägt eine Tenant-ID. Row-Level-Security in PostgreSQL erzwingt den Tenant-Filter auf Datenbank-Ebene — auch wenn ein App-Bug einen falschen Filter erzeugt, lässt die DB den Cross-Tenant-Zugriff nicht zu.

Weiter: Recall — wie knowmind sucht