अंदर से यह कैसे बना है: फ़ाइलें, पार्सर, मॉड्यूल, रिट्रीवल।
कोई जादू नहीं: एक Markdown फ़ाइल जिसकी संरचना घोषित है, एक पार्सर जो उसे पढ़ता है, एक ऐप जो उसे बनाता और उसमें खोजता है। हर कार्ड उस पेज पर ले जाता है जो उस हिस्से को पूरा समझाता है; फिर AI को याददाश्त देने के चार रास्ते, साथ-साथ; और सबसे नीचे हर चीज़ के दो नामों की तालिका।
Markdown और पार्सर
Reminder एक .md फ़ाइल है जिसकी पहली पंक्ति प्रकार घोषित करती है, अनुमति ज़ोन [P1]…[P5] बताते हैं कि कौन किसे छू सकता है, और शीर्षकों की एक भूमिका होती है। पार्सर उसे पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़ता है और मॉडल के पढ़ने से पहले बता देता है कि कहाँ कुछ मेल नहीं खा रहा।
कोर और मॉड्यूल
मॉड्यूल क्षमताएँ (कार्यात्मक) और यादें (स्मृति) हैं; कोर उन्हें समूह में रखते हैं और साथ में चालू करते हैं। एक जैसी दो फ़ाइलें बिना एक भी पंक्ति खोए मिल जाती हैं: जो कम है वह बंद अवस्था में कलम लगाकर जोड़ दिया जाता है, और जो आपके पास पहले से है उसे छुआ नहीं जाता।
अर्थ से खोज (रिट्रीवल)
एक एम्बेडिंग मॉडल जो एक बार डाउनलोड होता है, डिवाइस पर बना इंडेक्स, और ऐसी खोज जो शब्द अलग होने पर भी सही अंश ढूँढ लेती है। ब्राउज़र और ऐप दोनों में, मॉडलों की उसी सूची के साथ: टेक्स्ट कभी बाहर नहीं जाते।
यादों का स्रोत
डायरी की हर प्रविष्टि के साथ तारीख़ और विषय होता है, और मॉडल Logger के साथ उसे सही रूप में लिखता है। Deferred Neural Tracing में मॉडल एक निशान देता है कि उसने कौन-से मॉड्यूल इस्तेमाल किए, जिसे Sphere Grid में चिपकाया जाता है; “समझ” स्क्रीन, ऐप और WebApp दोनों में, दिखाती है कि हर लॉग कहाँ दर्ज हुआ और कौन-सा ब्लॉक किस चीज़ का नाम लेता है।
Sphere Grid
यह नोट्स का ग्राफ़ नहीं है: यह फ़ाइल में घोषित संरचना — मॉड्यूल, सेक्शन, लॉग — को बनाता है, और जो चालू है उस पर धड़कन दिखाता है। 3D में पूरा संग्रह परतों में दिखता है; “समझ” में आपसी संबंध।
संगतता
कोई भी मॉडल जो फ़ाइल या स्थायी निर्देश स्वीकार करता है: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot, लोकल मॉडल। उसे कहाँ अपलोड करें, सेवा-दर-सेवा, और कौन-सी पंक्ति जोड़ें ताकि उसे अटैचमेंट की तरह न लिया जाए।
दस्तावेज़ीकरण
पाँच भाषाओं में PDF उपयोगकर्ता गाइड, पूरा प्रोटोकॉल, तकनीकी गहराई वाले पेज — और खुद साइट markdown में, उनके लिए जो उसे आँखों से नहीं बल्कि किसी मॉडल से पढ़ते हैं।
एजेंट, toolkit और इंटीग्रेशन
फ़ाइल फ़्रेमवर्क एजेंट को बताता है कि वह कौन है, किसे छू सकता है और क्या याद रखता है। Toolkit आपका डेटा प्रदाताओं से बाहर निकालता है, और माइग्रेशन गाइड चैट, मेमोरी और कस्टम निर्देशों को Reminder, मॉड्यूल और डायरियों में बदल देता है।
AI को याददाश्त देने के दूसरे रास्तों की तुलना में
आज चार रास्ते चलन में हैं, और उनमें से तीन काम करते हैं। हम उन्हें एक कतार में रखते हैं, यह बताते हुए कि हर एक किस बात में हमसे बेहतर है, क्योंकि जो तुलना सिर्फ़ दूसरी तरफ़ की सीमाएँ गिनाती है वह तुलना नहीं, विज्ञापन है। हमें अलग करने वाली बात “ज़्यादा याददाश्त” नहीं है: यह है कि क्या रहेगा यह कौन तय करता है, वह कहाँ रहती है, और उसे कहीं और ले जाने में क्या लगता है।
| रास्ता | कौन लिखता है, कौन तय करता है | कहाँ रहती है | मॉडल बदलना | इसकी ताक़त और क़ीमत |
|---|---|---|---|---|
| प्रदाता की मेमोरी (ChatGPT, Claude, Gemini) | सिस्टम: वह अपने शब्दों में वही नोट करता है जिसे वह रखने लायक़ समझता है। आप सूची पढ़ सकते हैं, कोई पंक्ति हटा सकते हैं या उसे दोबारा लिखवा सकते हैं, और उसके दिए डब्बे में अपनी कुछ पंक्तियाँ जोड़ सकते हैं। रूप उसी का रहता है। | प्रदाता के सर्वर पर, उनके अपने रूप में। | जहाँ क़ानून ज़रूरी बनाता है वहाँ एक एक्सपोर्ट: एक प्रति, जिसे दूसरे मॉडल के इस्तेमाल से पहले हाथ से ठीक करना पड़ता है। | ताक़त: पहले दिन से आपसे कुछ नहीं माँगती। क़ीमत: क्या दर्ज होगा यह आपकी जगह तय होता है जब तक आप कुछ और न कहें, संदर्भ आपस में घुल जाते हैं, और छोड़ने का मतलब सब हाथ से दोबारा करना है। |
| डेवलपरों के लिए मेमोरी फ़्रेमवर्क (Mem0, Letta, Zep, Cognee) | एक पाइपलाइन: एक मॉडल बातचीत से तथ्य निकालता है और उन्हें वेक्टर या ग्राफ़ डेटाबेस में रखता है, अपने आप और बड़े पैमाने पर। | एक डेटाबेस में — उनके होस्ट किए हुए में, या आपके अपने सर्वर पर — SDK या API के पीछे। | इंजन बदल सकता है; याददाश्त उसी स्टोर में रहती है और उसी के साथ चलती है। | ताक़त: पैमाना और स्वचालन — हज़ारों उपयोगकर्ता, तारीख़ वाले तथ्य, बेंचमार्क पर नापी गई रिट्रीवल। क़ीमत: यह एजेंट बनाने वालों के लिए इन्फ़्रास्ट्रक्चर है, उससे बात करने वालों के लिए औज़ार नहीं; इसके लिए API कुंजी या आपका अपना सर्वर चाहिए, और याददाश्त एक स्टोर है जिससे सवाल पूछे जाते हैं, कोई दस्तावेज़ नहीं जिसे दोबारा पढ़ा जाए। |
| नोट्स और लोकल फ़ाइलें (Obsidian, निजी विकी, .md का फ़ोल्डर, MemPalace) | आप खुद, या कोई स्क्रिप्ट जो सब कुछ ज्यों का त्यों दर्ज कर देती है। आपकी जगह कुछ नहीं चुना जाता — और कुछ चुना भी नहीं जाता। | आपकी डिस्क पर, सादे टेक्स्ट में या किसी लोकल डेटाबेस में। | अटैच करें या चिपकाएँ: फ़ाइलें कहीं भी जा सकती हैं, और हर बार आपको उन्हें हाथ से ले जाना पड़ता है। | ताक़त: खोजना और चीज़ें वापस निकालना — इंडेक्स दस हज़ार में से एक पंक्ति ढूँढ लेता है, और आप तुरंत शुरू कर सकते हैं। क़ीमत: नोट बताता है कि आपने क्या लिखा, यह नहीं कि उसे कौन पढ़ रहा है; कुछ घोषित नहीं करता कि क्या दोबारा नहीं लिखा जा सकता, और मॉडल सिर्फ़ वही पढ़ता है जो आप हर बार चिपकाते हैं। |
| IllAIra | मॉडल Logger के साथ प्रविष्टि लिखता है; क्या रहेगा यह आप तय करते हैं, MemoKen पर एक टैप से। पहचान, मॉड्यूल और ज़ोन फ़ाइल में घोषित होते हैं, और ऐप ज़ोन को लागू करता है। | आपके डिवाइस पर .md फ़ाइलों में: एक फ़ोल्डर, या ब्राउज़र का स्टोरेज। बीच में हमारा कोई सर्वर नहीं। | वही फ़ाइल दूसरे इंजन में: उसे चिपकाएँ, या वहाँ रखें जहाँ वह मॉडल अपने दस्तावेज़ रखता है। ऊपरी सतह बदलती है, पहचान नहीं। | ताक़त: क्या रहेगा यह आप तय करते हैं, वह कौन है यह सवाल से पहले फ़ाइल में लिखा है, और फ़ाइल खुद ही साथ चलती है। क़ीमत: हर बातचीत में टोकन, सीखने के लिए एक फ़ॉर्मैट, एक हाँ या ना जो आपकी जगह कोई नहीं कह सकता — और मॉडल के अंदर ज़ोन टेक्स्ट ही हैं। |
इन चारों में से कोई भी दूसरों को नकारता नहीं। Mem0 या Letta पर बनाने वाला डेवलपर भी एजेंट को यह बताने के लिए Reminder दे सकता है कि वह कौन है; निजी विकी एक स्मृति मॉड्यूल के अंदर आ सकती है; और प्रदाता की मेमोरी वही जगह है जहाँ से माइग्रेशन गाइड शुरू होता है। जो हम जान-बूझकर नहीं करते, वह है स्वचालित पाइपलाइन और स्टोर: प्रविष्टि आपकी आँखों के सामने से गुज़रती है, और ऐसी फ़ाइल में दर्ज होती है जिसे आप हमारे बिना भी खोल सकते हैं।
वही चीज़ें, दो नामों के साथ
सरलीकृत मोड में WebApp चीज़ों को इस नाम से बुलाता है कि वे आपके लिए क्या करती हैं; मध्यवर्ती और उन्नत में उनके तकनीकी नाम से, और मध्यवर्ती में साथ में व्याख्या भी। यह वही चीज़ और वही फ़ाइल है: यह तालिका नक़्शा है, और वही है जो ऐप खुद इस्तेमाल करता है।
| सरलीकृत मोड में | मध्यवर्ती और उन्नत मोड में | यह क्या है |
|---|---|---|
| आपकी AI | Reminder | Reminder: वह फ़ाइल जो बताती है कि आपकी AI कौन है, कैसे बोलती है और किस चीज़ को नहीं छूना है। |
| आपकी AI जो याद रखती है | मेमोरी मॉड्यूल | मेमोरी मॉड्यूल: वे डायरियाँ जो आपकी AI की यादों और तारीख वाले नोट्स को इकट्ठा करती हैं। |
| आप चाहते हैं कि वह कैसे व्यवहार करे | फ़ंक्शनल मॉड्यूल | फ़ंक्शनल मॉड्यूल: वे क्षमताएँ और नियम जिन्हें आप चालू और बंद करते हैं। |
| यह याद सहेजें | MemoKen | MemoKen: WebApp में ब्राउज़र एक्सटेंशन, ऐप में वह बटन जो दूसरे ऐप्स के ऊपर रहता है; यह चैट की किसी याद को सही डायरी में पहुँचाता है। |
| इस बातचीत के लिए उपयोगी यादें | अर्थ से खोज | अर्थ से खोज (retrieval): एक बार डाउनलोड किया मॉडल उन अंशों को ढूँढता है जो आपके वर्णन के क़रीब हों, भले ही शब्द अलग हों। |
WebApp में: उन्नत मोड
Markdown एडिटर, ब्लॉक एन्क्रिप्शन, आकार और लाइसेंस के साथ मॉडल सूची, खोज स्कोर, कार्यात्मक मॉड्यूल और मर्ज: वह सब जो सरलीकृत मोड में एक क्लिक और दूर रहता है, और मध्यवर्ती आधे रास्ते तक ले आता है। आप पहली बार चलाते समय चुनते हैं, सेटिंग्स › मोड से बदलते हैं, और कुछ नहीं खोता।
दो रास्ते, एक आधार
इसे इस्तेमाल करना है
आपका AI आपको याद रखता है, एक बातचीत से अगली तक और एक मॉडल से दूसरे तक। आपके लिए क्या बदलता है, स्मृति कैसे सहेजी जाती है, आपकी फ़ाइलें कहाँ रहती हैं, और एक क्लिक में इसे कैसे आज़माएँ।
इसे समझना है आप यहाँ हैं
Markdown और पार्सर, कोर और मॉड्यूल, अर्थ से खोज, उद्गम, Sphere Grid, संगतता: यह भीतर से कैसे बना है, दस्तावेज़ीकरण के साथ और हर चीज़ के दो नामों की तालिका के साथ।
वही फ़ाइलें, वही इंजन: सिर्फ़ वे शब्द बदलते हैं जिनमें हम इसे बताते हैं। WebApp में भी: सरलीकृत, मध्यवर्ती और उन्नत मोड, और आप जब चाहें बदल सकते हैं।