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memory-search

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github.com/ruvnetデータ・データベース80.0k750 回インストール今日更新
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memory-search について

memory-searchは、クエリに応じて検索方式を選ぶRuflo memory向けのセマンティック検索スキルです。複数の名前空間を横断し、関連性・多様性・新しさを考慮して結果を順位付けします。

主な機能

  1. 01密ベクトル検索
  2. 02RRF融合によるハイブリッド検索
  3. 03Graph RAGによるマルチホップ検索
  4. 04スマート検索と名前空間横断検索
  5. 05MMRによる重複除去と新しさの加重

活用シーン

  1. 01複数セッションにまたがる情報の想起
  2. 02特定キーワードを含む記録の検索
  3. 03マルチホップ推論が必要な質問への回答

MCP 対応

RufloのMCPツールを呼び出し、セマンティック検索、スマート検索、名前空間横断検索やコンテキスト合成を実行できます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill memory-search

インストール後、Claude Code で/memory-searchを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

メモリ検索（SOTA）

複数の検索戦略で、Ruflo メモリ全体を対象に最先端のセマンティック検索を行います。

戦略の選択

クエリの種類に応じて選択します：

  • デフォルト（dense）：高速な単一ホップのセマンティックマッチ
  • --hybrid：疎検索と密検索をRRFで統合（キーワードとセマンティック検索を組み合わせたクエリで20〜49％改善）
  • --graph-rag：マルチホップのナレッジ検索（推論を必要とするクエリで30〜60％改善）

手順

  1. クエリとフラグを解析 — 引数から検索テキストと戦略フラグを抽出します

  2. 検索戦略を選択：

    Dense検索（デフォルト）：

    npx @claude-flow/cli@latest memory search --query "QUERY" --namespace NAMESPACE --limit 10

    またはMCP経由：mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: "QUERY", namespace: "NAMESPACE", limit: 10 })

    Hybrid検索（--hybridが指定された場合、またはクエリに特定のキーワードが含まれる場合）：

    npx ruvector search "QUERY" --hybrid --limit 10

    Graph RAG（--graph-ragが指定された場合、またはマルチホップ推論が必要な場合）：

    npx ruvector search "QUERY" --graph-rag --limit 10

    Smart retrieval（--smartが指定された場合、または複雑な想起が必要な場合）：

    npx @claude-flow/cli@latest memory search --query "QUERY" --smart --limit 10

    またはMCP経由：mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: "QUERY", smart: true, limit: 10 })

    5段階のパイプラインを適用します：クエリ拡張、RRF統合、直近性のブースト、MMRによる多様化、セッションのラウンドロビン。 最適な用途：複数セッションにまたがる想起、時間に関するクエリ、多様な結果セット。

    名前空間横断の統合検索： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search_unified({ query: "QUERY", limit: 10 })

  3. MMRで再ランク付け — 多様な結果を得るため、関連性を最大化しながら類似度の高い重複（コサイン類似度 > 0.92）を除外します

  4. 直近性の重み付けを適用 — 指数減衰（0.95/日）で新しいエントリを優先します

  5. コンテキストを統合（複雑なクエリの場合）： mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_context-synthesize({ query: "QUERY", sources: ["patterns", "tasks", "solutions"] })

  6. 結果を提示 — 複合スコア（関連性 * 多様性 * 直近性）で順位付けし、ソースの名前空間を示します

名前空間ガイド

名前空間最適な用途
patterns「Xにはどのように対応しましたか？」
tasks「Yの背景には何がありましたか？」
solutions「Zをどのように修正しましたか？」
feedback「ユーザーは何を好みましたか？」
security「既知の脆弱性について...」
（省略）すべての名前空間を検索

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