वह मेमोरी जो आपके AI के पास शुरू से होनी चाहिए थी।

क्यों · त्वरित शुरुआत · तुलना · टियर · बेंचमार्क · API · दस्तावेज़ · FAQ

TrueMemory टर्मिनल डेमो

--- ## TrueMemory क्यों **यह शोर में से संकेत खोजता है।** आपका AI हज़ारों संदेश देखता है। TrueMemory पता लगाता है कि कौन से वास्तव में महत्वपूर्ण हैं, और बाकी को हटा देता है। कोई मैनुअल टैगिंग नहीं, कोई प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग नहीं। यह बस जानता है। **यह समय के साथ और तेज़ होता जाता है।** यह कोई स्थिर डेटाबेस नहीं है। यह एक जीवित मेमोरी है जो आपके साथ बढ़ती है, जब आप अपना मन बदलते हैं तो विरोधाभासों को सुलझाती है, पुराने तथ्यों को अपडेट करती है, और जो जानती है उसे समेकित करती है। जितना अधिक आप इसका उपयोग करेंगे, उतना बेहतर यह होगा। **यह बिना आपकी सोच के काम करता है।** TrueMemory स्वचालित रूप से आपकी बातचीत से यादें कैप्चर करता है और अगले सत्र में स्वचालित रूप से सही यादें इंजेक्ट करता है। आपको कभी मैन्युअल रूप से कुछ भी स्टोर या खोजना नहीं पड़ता। यह बस होता है। **यह 100% लोकल है।** आपकी मशीन पर एक SQLite फ़ाइल। कोई भी डेटा आपके डिवाइस से बाहर नहीं जाता। कोई क्लाउड नहीं, कोई API कुंजी की ज़रूरत नहीं। आपका डेटा आपका है। > **TrueMemory के बिना:** "हम कौन सा फ्रेमवर्क इस्तेमाल कर रहे हैं?" इस हफ़्ते 12वीं बार पूछा गया। आपका एजेंट हर सत्र भूलने की बीमारी के साथ शुरू करता है। उसे आपका नाम, आपका स्टैक, या कल आपने जो बताया उसमें से कुछ भी याद नहीं है। > > **TrueMemory के साथ:** आपका एजेंट पहले से जानता है कि आप FastAPI इस्तेमाल करते हैं, Pydantic v2 पसंद करते हैं, और आपका auth middleware `src/auth/` में है। यह आपके सुधारों, आपकी प्राथमिकताओं और आपके निर्णयों को याद रखता है। हर सत्र में, हमेशा के लिए। --- ## TrueMemory की तुलना | सिस्टम | LoCoMo | LongMemEval | लोकल-फर्स्ट | ऑटो-कैप्चर | लाइसेंस | |--------|--------|-------------|:-----------:|:------------:|---------| | **TrueMemory Pro** | **93.0%** | **92.0%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 | | **TrueMemory Base** | **87.7%** | **84.1%** | ✅ | ✅ | AGPL-3.0 | | Mem0 | 61.4% | — | आंशिक | ❌ | Apache-2.0 | | Supermemory | 65.4% | — | ❌ | ❌ | Cloud API | | MemOS | 75.8% | — | ✅ | ❌ | Apache-2.0 | | ReadAgent | 79.5% | — | ❌ | ❌ | Research | > सभी बेंचमार्क स्वतंत्र रूप से पुनरुत्पादन योग्य हैं। स्क्रिप्ट [`benchmarks/`](../benchmarks/) में शामिल हैं। --- ## त्वरित शुरुआत ### Claude Code / Claude CLI / Cursor / Codex CLI / Gemini CLI के लिए ```bash curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.sh | sh ``` > सब कुछ एक पृथक वातावरण में इंस्टॉल करता है। ~1.5GB AI मॉडल डाउनलोड करता है। कोई डेटा आपकी मशीन से बाहर नहीं जाता। sudo की ज़रूरत नहीं।

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1. **टर्मिनल खोलें:** Mac: `Cmd + Space`, `Terminal` टाइप करें। Linux: `Ctrl + Alt + T`। Windows: PowerShell खोलें। 2. **ऊपर दिया गया कमांड पेस्ट करें** और Enter दबाएँ। 3. **3-5 मिनट प्रतीक्षा करें** मॉडल डाउनलोड होने के लिए। 4. **अपना AI टूल पूरी तरह बंद करें** और फिर से खोलें (Mac: `Cmd+Q`)। 5. **"Set up TrueMemory" टाइप करें** और एक टियर चुनें। **Windows (PowerShell):** ```powershell irm https://raw.githubusercontent.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/main/install.ps1 | iex ```

बस इतना ही। यहाँ से TrueMemory आपकी बातचीत को स्वचालित रूप से याद रखेगा। ### डेवलपर्स के लिए (Python लाइब्रेरी) ```bash pip install truememory ``` ```python from truememory import Memory m = Memory() m.add("Prefers dark mode and TypeScript", user_id="alex") print(m.search("preferences", user_id="alex")) ``` --- ## टियर एक ही आर्किटेक्चर, तीन टियर। सभी एक ही इंस्टॉल में शामिल। "switch to Pro" या "switch to Base" कहकर कभी भी स्विच करें। | | Edge | Base | Pro | |---|------|------|-----| | **LoCoMo** | 89.6% | 92.0% | **93.0%** | | **LongMemEval** | — | — | **92.0%** | | **BEAM-1M** | — | — | **76.6% (SOTA)** | | **एम्बेडिंग मॉडल** | 8 MB हल्का | 600 MB उच्च-सटीकता | 600 MB उच्च-सटीकता | | **रीरैंकर** | 22M पैरामीटर | 149M पैरामीटर | 149M पैरामीटर | | **HyDE सर्च** | — | — | ✅ (LLM API कुंजी आवश्यक) | | **चलता है** | कोई भी मशीन, केवल CPU | 4 GB+ RAM | 4 GB+ RAM + API कुंजी | **Edge** हर जगह काम करता है। **Base** सबसे मज़बूत पूर्णतः ऑफ़लाइन टियर है। **Pro** उच्चतम स्कोर के लिए AI-संचालित क्वेरी विस्तार जोड़ता है। --- ## बेंचमार्क

बेंचमार्क लीडरबोर्ड

तीन प्रमुख बेंचमार्क में परीक्षण किया गया, सभी सिस्टम समान उत्तर मॉडल (GPT-4.1-mini), जज (GPT-4o-mini, 3x बहुमत वोट), और स्कोरिंग पाइपलाइन साझा करते हैं। | बेंचमार्क | क्या परीक्षण करता है | TrueMemory Pro | |-----------|--------------|:--------------:| | [LoCoMo](https://github.com/snap-research/locomo) | 10 बातचीत में 1,540 प्रश्न | **93.0%** | | [LongMemEval](https://github.com/xiaowu0162/LongMemEval) | 500 मल्टी-सेशन प्रश्न | **92.0%** | | [BEAM-1M](https://github.com/mohammadtavakoli78/BEAM) | 1M+ टोकन पर 700 प्रश्न | **76.6% (SOTA)** | | BEAM-10M | 10M टोकन पर 200 प्रश्न | **65.0%** | ### कोई भी परिणाम स्वयं पुनरुत्पादित करें प्रत्येक बेंचमार्क स्क्रिप्ट स्वतंत्र है और [Modal](https://modal.com) पर चलती है। - **[LoCoMo स्क्रिप्ट](../benchmarks/locomo/scripts/)** — 8 सिस्टम (TrueMemory, Mem0, Zep, Engram, आदि) - **[LoCoMo परिणाम](../benchmarks/locomo/BENCHMARK_RESULTS.md)** — श्रेणी-वार विवरण, विलंबता, लागत - **[LoCoMo मूल्यांकन कॉन्फ़िग](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md)** — सटीक मॉडल, प्रॉम्प्ट, पैरामीटर - **[LongMemEval स्क्रिप्ट](../benchmarks/longmemeval/)** — oracle + strict वेरिएंट - **[LongMemEval परिणाम](../benchmarks/longmemeval/results/)** — 6 TM Pro रन + 5 प्रतिस्पर्धी परिणाम - **[BEAM-1M स्क्रिप्ट](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam1m.py)** — 35 बातचीत, 1M+ टोकन - **[BEAM-10M स्क्रिप्ट](../benchmarks/beam/bench_truememory_pro_beam10m.py)** — 10 बातचीत, 10M टोकन - **[BEAM परिणाम](../benchmarks/beam/)** — 3 रन (1M) + 1 रन (10M) सभी बेंचमार्क समान मूल्यांकन पाइपलाइन का उपयोग करते हैं। कुछ भी छिपा नहीं है। पूर्ण विवरण: [LoCoMo](../benchmarks/locomo/EVAL_CONFIG.md) | [LongMemEval](../benchmarks/longmemeval/README.md) | [BEAM](../benchmarks/beam/README.md) --- ## संगत टूल

Claude Code · Claude CLI · Cursor · Codex CLI · Gemini CLI · Claude Desktop

लाइफसाइकल हुक स्वचालित रूप से बातचीत कैप्चर करते हैं। कोई मैन्युअल काम नहीं। आपकी यादें एक SQLite फ़ाइल में लोकल रहती हैं। --- ## Python API ```python from truememory import Memory m = Memory() m.add("Prefers dark mode and TypeScript", user_id="alex") m.add("Works at Anthropic as a senior engineer", user_id="alex") results = m.search("What are Alex's preferences?", user_id="alex") results = m.search_deep("career history?", user_id="alex") # multi-round, higher accuracy ``` | विधि | विवरण | |--------|-------------| | `m.add(content, user_id)` | एक मेमोरी स्टोर करें | | `m.search(query, user_id)` | खोजें (6-लेयर पाइपलाइन + रीरैंकर) | | `m.search_deep(query, user_id)` | मल्टी-राउंड एजेंटिक सर्च | | `m.get(id)` / `m.get_all(user_id)` | मेमोरी प्राप्त करें | | `m.update(id, content)` / `m.delete(id)` | संशोधित या हटाएँ | | `m.stats()` | सिस्टम आँकड़े | [पूर्ण API संदर्भ →](../docs/python-api.md) --- ## दस्तावेज़ | | | |---|---| | [शुरुआत करें](../docs/guides/getting-started.md) | इंस्टॉल से पहली मेमोरी तक | | [Python API संदर्भ](../docs/python-api.md) | पूर्ण `Memory` क्लास संदर्भ | | [MCP टूल संदर्भ](../docs/mcp-tools.md) | सभी 8 MCP टूल | | [CLI संदर्भ](../docs/cli.md) | `truememory-mcp` और `truememory-ingest` | | [एनवायरनमेंट वेरिएबल](../docs/env-vars.md) | सभी `TRUEMEMORY_*` कॉन्फ़िग विकल्प | | [आर्किटेक्चर गहन विश्लेषण](../docs/architecture.md) | 6-लेयर रिट्रीवल पाइपलाइन, एन्कोडिंग गेट | | [टियर चयन गाइड](../docs/guides/tier-selection.md) | Edge vs Base vs Pro | | [डीबगिंग](../docs/guides/debugging.md) | लॉग, ट्रेस, सामान्य समस्याएँ | --- ## अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मेरा डेटा कहाँ संग्रहित होता है? क्या कुछ क्लाउड पर भेजा जाता है?

सब कुछ स्थानीय रूप से `~/.truememory/memories.db` में रहता है। Edge और Base टियर कोई बाहरी कॉल नहीं करते। Pro केवल क्वेरी विस्तार के लिए आपके सर्च क्वेरी टेक्स्ट को LLM को भेजता है। आपकी यादें कभी प्रसारित नहीं होतीं।

क्या मुझे Python इंस्टॉल करना होगा?

नहीं। इंस्टॉलर सैंडबॉक्स्ड Python 3.12 को प्रबंधित करने के लिए [uv](https://docs.astral.sh/uv/) का उपयोग करता है। आपका सिस्टम Python कभी नहीं छुआ जाता।

बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो का उपयोग क्यों नहीं करते?

कॉन्टेक्स्ट विंडो महँगी, धीमी होती हैं, और हर सत्र की शुरुआत में खाली होती हैं। TrueMemory शून्य कॉन्टेक्स्ट टोकन में, 200ms से कम में तत्काल रिकॉल देता है।

क्या TrueMemory टेलीमेट्री एकत्र करता है?

अनाम उपयोग टेलीमेट्री (टूल कॉल, सत्र गणना, प्लेटफ़ॉर्म जानकारी) डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है। हम **कभी भी** मेमोरी सामग्री, क्वेरी, फ़ाइल पथ, या API कुंजियाँ ट्रैक नहीं करते। ऑप्ट आउट करें: `export TRUEMEMORY_TELEMETRY=off`

--- ## 60 सेकंड में शुरू करें ```bash pip install truememory ``` प्रश्न हैं? [चर्चा शुरू करें](https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/discussions)। अगर TrueMemory ने आपका समय बचाया, [हमें एक स्टार दें](https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory) --- ## हमारे योगदानकर्ताओं को धन्यवाद

_{buildingjoshbetter}

_SoilChang

_Huntehhh

_mseep-ai

_{adityajha2005}

_{shivamverma1999}

_Adarsh-031

_{nareshkarthigeyan}

--- ## शोध TrueMemory रिट्रीवल-केंद्रित एजेंट मेमोरी पर एक पीयर-रिव्यूड शोध पत्र द्वारा समर्थित है। **[Storage Is Not Memory: A Retrieval-Centered Architecture for Agent Recall](https://arxiv.org/abs/2605.04897)** — arXiv 2605.04897 ```bibtex @article{adler2025storage, title = {Storage Is Not Memory: A Retrieval-Centered Architecture for Agent Recall}, author = {Sauron Labs}, journal = {arXiv preprint arXiv:2605.04897}, year = {2025}, url = {https://arxiv.org/abs/2605.04897} } ``` --- ## समुदाय - [हमारे Discord में शामिल हों](https://discord.gg/ZJ74JB2gVW) सहायता, प्रतिक्रिया और अपडेट के लिए - अपडेट के लिए X पर [@Building_Josh](https://x.com/Building_Josh) को फ़ॉलो करें - कंपनी समाचार के लिए [@Sauron_Labs](https://x.com/Sauron_Labs) को फ़ॉलो करें - प्रश्नों या विचारों के लिए [चर्चा शुरू करें](https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory/discussions) - [arXiv](https://arxiv.org/abs/2605.04897) · [Google Scholar](https://scholar.google.com/citations?user=YOUR_ID) · [Semantic Scholar](https://www.semanticscholar.org/) पर पेपर पढ़ें - [truememory.net](https://truememory.net) · [sauronlabs.ai](https://sauronlabs.ai) पर जाएँ अगर TrueMemory ने आपका समय बचाया, [हमें एक स्टार दें](https://github.com/buildingjoshbetter/TrueMemory) --- ## लाइसेंस [AGPL-3.0](../LICENSE)। व्यक्तिगत और शोध उपयोग के लिए मुफ़्त। व्यावसायिक उपयोग के लिए अलग लाइसेंस आवश्यक है। josh@sauronlabs.ai से संपर्क करें। ---

TrueMemory, एक sauron कंपनी