Memoria distribuida de largo plazo. Busqueda semántica Milvus, jerarquía episodica/semántica, y recuperación en milisegundos.
Cada vez que reinicia un agente, pierde toda la memoria de conversaciones previas. Las bases de datos vectoriales tradicionales almacenan embeddings pero no relaciones, jerarquías, ni evolución temporal del conocimiento. Necesita una memoria que funcióne como el cerebro humano.
Motor de búsqueda vectorial de clase mundial. Millones de documentos indexados con latencia sub-100ms. Hibrido: búsqueda vectorial + full-text + filtros estructurados.
Memoria organizada en episodios, escenas, y detalles. Como el cerebro humano. Recuerde no solo que paso, sino cuando, donde, y en que orden.
Conceptos abstractos, relaciones, y conocimiento general. Los agentes razonan sobre ideas, no solo sobre hechos concretos. Inferencia y generalizacion automatica.
Sharding automático, replicación, y particionamiento por tiempo. De gigabytes a petabytes sin reconfiguración. Alta disponibilidad con failover automático.
Django con Milvus para vectores, PostgreSQL para metadatos, y Redis para cache. Arquitectura de microservicios.
Backend
Django 4.2+
Vectores
Milvus 2.3+
Metadatos
PostgreSQL 15+
Cache
Redis 7+
Protocolo
gRPC + REST
Escalado
Auto-sharding
SomaFractalMemory persiste todo el conocimiento del ecosistema SomaTech. Cada conversación, cada documento, cada insight queda almacenado para siempre.
Apache 2.0 License
Almacene hasta 1 millon de vectores gratis. Milvus completo con búsqueda hibrida. Sin limites de colecciones.
Bajo consulta
Vectores ilimitados, clustering multi-nodo, backup automático, y soporte para embeddings personalizados.
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