Memvid 基于视频的AI记忆解决方案

Memvid是一个基于视频的人工智能记忆解决方案，将文本数据编码成视频，在数百万文本块中搜索，检索时间在亚秒级。

Memvid将文本数据编码到视频中，实现AI记忆管理，用视频文件存储海量的文本块，支持数百万文本块在单个MP4文件中存储，语义搜索达到亚秒级。相比传统向量数据库消耗大量内存和存储的问题，Memvid将知识库压缩为紧凑的视频文件，存储效率提升了10倍，不需要数据库服务器，生成视频后可以离线使用。

视频即数据库：单个MP4文件存储数百万文本块 语义搜索：自然语言查询，能快速定位相关内容 内置聊天功能：支持上下文感知的对话 PDF导入：可直接索引PDF文档的内容 检索功能：搜索海量数据集达到亚秒级 轻量级架构：核心功能仅约1000行Python代码，CPU环境就可以正常运行 AI模型扩展：支持OpenAI、Anthropic等模型，提供API接口

使用场景

数字图书馆：将数千本书籍索引到单个视频文件 教育内容：创建支持搜索的课程资料视频记忆 新闻档案：将多年文章压缩为方便管理的视频数据库 企业知识库：构建全公司可以搜索的知识体系 科研文献：快速语义搜索科学文献 个人笔记：将笔记转化为可搜索的AI助手

Memvid安装使用

安装

# 基础安装
pip install memvid

# 支持PDF需额外安装
pip install memvid PyPDF2

# 推荐使用虚拟环境
mkdir my-memvid-project && cd $_
python -m venv venv
# macOS/Linux系统激活命令
source venv/bin/activate
# Windows系统激活命令
venv\Scripts\activate
pip install memvid PyPDF2

基础使用示例

# 从文本块创建视频记忆
from memvid import MemvidEncoder, MemvidChat

chunks = ["重要事实1", "重要事实2", "历史事件详情", ...]
encoder = MemvidEncoder()
encoder.add_chunks(chunks)
encoder.build_video("memory.mp4", "memory_index.json")

# 与记忆进行对话
chat = MemvidChat("memory.mp4", "memory_index.json")
chat.start_session()
response = chat.chat("你对历史事件了解什么？")
print(response)

文档构建示例

from memvid import MemvidEncoder
import os

encoder = MemvidEncoder(chunk_size=512, overlap=50)
# 批量添加文本文件
for file in os.listdir("documents"):
    with open(f"documents/{file}", "r") as f:
        encoder.add_text(f.read(), metadata={"source": file})
# 生成优化视频
encoder.build_video(
    "knowledge_base.mp4",
    "knowledge_index.json",
    fps=30,  # 帧率越高每秒存储块数越多
    frame_size=512  # 帧尺寸越大单帧数据量越大
)

高级功能

语义搜索和获取上下文

from memvid import MemvidRetriever

retriever = MemvidRetriever("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")
# 执行语义搜索
results = retriever.search("机器学习算法", top_k=5)
for chunk, score in results:
    print(f"得分：{score:.3f} | 内容：{chunk[:100]}...")

# 获取上下文窗口
context = retriever.get_context("解释神经网络", max_tokens=2000)
print(context)

交互式聊天

from memvid import MemvidInteractive

interactive = MemvidInteractive("knowledge_base.mp4", "knowledge_index.json")
interactive.run()  # 启动本地网页界面：http://localhost:7860

自定义嵌入模型

from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 使用自定义嵌入模型
custom_model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
encoder = MemvidEncoder(embedding_model=custom_model)

视频压缩优化

# 最大化压缩配置
encoder.build_video(
    "compressed.mp4",
    "index.json",
    fps=60,        # 提高帧率
    frame_size=256,  # 缩小帧尺寸
    video_codec='h265',  # 使用高效编码
    crf=28         # 压缩质量（数值越低质量越高）
)

常见问题

模块未找到错误：确认使用正确的Python环境，激活虚拟环境

PDF支持缺失：安装PyPDF2库 pip install PyPDF2

OpenAI API密钥问题：设置环境变量 export OPENAI_API_KEY="你的密钥"（macOS/Linux）或 set OPENAI_API_KEY=你的密钥（Windows）

大文件处理：处理大PDF时可减小分块大小 encoder = MemvidEncoder(chunk_size=400)

和传统方案对比