Lucene search core貢献チームが作ったLocal-first AI Memory Workspace、Maek

こんにちは。検索とAI Memory Infrastructureを開発するチーム、cognicaです。

チーム紹介を簡単にすると、cognicaが提案したBB25(Bayesian BM25)ベースの確率的ハイブリッド検索(probabilistic hybrid search)の取り組みが、最近Apache Lucene 10.5.0コアに正式に含まれました(BayesianScoreQuery, LogOddsFusionQuery)。

私たちは、この検索およびメモリインフラ技術を実際のユーザーが体感できるプロダクトへと移す取り組みを進めており、その最初の成果物であるmacOS向けAIアプリ Maek を紹介し、フィードバックをいただきたいと思います。

ダウンロードとWebサイト: https://maek.cognica.io/?utm_source=geeknews&utm_medium=community&…

1. 解決しようとしている問題: "コンテキストウィンドウを増やすだけで解決するのか?"

AIチャットを使っていると、プロジェクトの背景、過去の決定事項、よく参照する文書など、同じ文脈を会話のたびに毎回繰り返して説明しなければならない煩わしさがあります。

これを解決するために、単純に「以前の会話テキストを丸ごとプロンプトに押し込む方式」には明確な限界があります。

• Context Windowの浪費とコスト増加

• 関連のない古い内容が混ざることで発生するHate/Noiseの増加

• 肝心な過去の文脈が失われる現象

Maekは、質問が入ってくるたびに「今の質問に必要な記憶をどう最適な形で再構成(Reconstruct)するか?」に集中します。

2. 中核アーキテクチャ: 分離されたデータとEvidenceベースのRetrieval

Maekは会話と文書をローカルストレージに保存し、新しい質問が入るたびに以下のシグナルを組み合わせてコンテキストを再構成します。

• Messages : 一般的なチャット履歴であり、キーワード/ベクトル検索の対象です。

• Document Chunks : ファイルを一度読んで捨てるプロンプトの使い捨て品ではなく、ローカルに小さなチャンクへ分割して保存し、必要なときに毎回検索し、回答の根拠として引用(Citation)します。

• Graph : 会話から人、組織、出来事、決定、約束などを抽出し、関係(Connection)の形で整理します。ユーザーが正確なキーワードを覚えていなくても、つながった文脈から見つけ出せます。

• Conversation State : 現在の状況、オープンスレッド、人物プロフィールなどを圧縮した状況ボードです。(ただし、ユーザーの最新メッセージと衝突する場合は、ユーザーメッセージが優先される「Memory Hint」として機能します。)

• Evidenceベースのハイブリッド結合: BM25、Vector Similarity、Graph、Recencyはそれぞれスケールが異なるため、単純にスコアを足すと一方のシグナルが過剰に支配してしまいます。私たちはLuceneコアにBB25を貢献する中で蓄積したノウハウをもとに、これらのシグナルを今回の質問に必要な「証拠(Evidence)」として捉え、精密に組み合わせます。

3. 主な特徴: InspectabilityとLocal-First

• 回答の根拠を可視化: AIが「記憶して回答した」と主張するだけでなく、その回答を作るときにどのメッセージ、どの文書チャンク、どのGraph Hit、どのState情報がコンテキストに含まれていたのか(Reconstruction情報)を、ユーザーが直接確認できます。「なぜ記憶したのか」「なぜ見つけられなかったのか」をデバッグできてこそ、AIを信頼し、修正できるからです。

• ChatGPT Memoryとの違い: ChatGPT Memoryがサービス依存のパーソナライズされたメモリ機能だとすれば、Maekはユーザーの資産(会話、文書、グラフ、状態)をローカル作業空間(Workspace)に蓄積し、毎ターンコンテキストを再構成する独立したツールです。

• データフローの透明性: ローカルモデルを使う場合は推論まで完全オフラインで維持されますが、OpenAI/Claudeのようなクラウドモデルを連携する場合は、現在の入力と検索されたローカルコンテキストが該当APIに送信されます。このデータフローはUIとドキュメントで明確に区別し、安心して使えるようにしました。

現在は初期バージョンで、Apple Silicon Mac環境を中心にテストを進めていますが、以下の観点でご意見をいただけると大変助かります。

• コンセプトの理解度: Maekが単なるチャットUIではなく、「AI Memory Workspace」というアプローチとして説明できているか

• アプローチの妥当性: 毎ターンコンテキストを動的に再構成する方式が技術的に納得できるか

• ChatGPT Memoryとの差別化: 既存サービスのメモリ機能と比べたときに、違いが明確に伝わるか

• 透明性: ローカル-クラウドモデル利用時のデータフローとセキュリティに関する説明が明確か

• UX/第一印象: macOSアプリとしてのインストールと初回起動の体験が自然か

リンク: https://maek.cognica.io/?utm_source=geeknews&utm_medium=community&…

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