Lucene search core katkı ekibinin geliştirdiği local-first AI Memory Workspace: Maek

Merhaba. Arama ve AI Memory Infrastructure geliştiren cognica ekibiyiz.

Ekibimizi kısaca tanıtmak gerekirse, cognica’nın önerdiği BB25 (Bayesian BM25) tabanlı probabilistic hybrid search çalışması yakın zamanda Apache Lucene 10.5.0 core’a resmen dahil edildi (BayesianScoreQuery, LogOddsFusionQuery).

Biz bu arama ve bellek altyapısı teknolojisini gerçek kullanıcıların hissedebileceği bir ürüne dönüştürmek için çalışıyoruz. İlk sonucumuz olan macOS için yapay zeka uygulaması Maek’i tanıtmak ve geri bildirim almak istiyoruz.

İndirme ve web sitesi: https://maek.cognica.io/?utm_source=geeknews&utm_medium=community&…

1. Çözmeye çalıştığımız sorun: “Sadece context window’u büyütmek yeterli mi?”

Yapay zeka sohbetleri kullanırken proje arka planı, geçmiş kararlar, sık başvurulan dokümanlar gibi aynı bağlamı her konuşmada tekrar tekrar açıklamak zahmetli oluyor.

Bunu çözmek için yalnızca “önceki konuşma metinlerinin tamamını prompt’a tıkıştırma” yaklaşımının belirgin sınırları var.

• Context Window israfı ve maliyet artışı

• Alakasız eski içeriklerin karışmasıyla oluşan Hate/Noise artışı

• Asıl önemli geçmiş bağlamın kaybolması

Maek, her soru geldiğinde “bu soru için gerekli belleği en uygun biçimde nasıl yeniden yapılandırabiliriz (Reconstruct)?” sorusuna odaklanır.

2. Temel mimari: Ayrıştırılmış veri ve Evidence tabanlı Retrieval

Maek, konuşmaları ve dokümanları yerel depoda saklar; yeni bir soru geldiğinde aşağıdaki sinyalleri birleştirerek bağlamı yeniden kurar.

• Messages: Normal sohbet geçmişi olmasının yanı sıra keyword/vector search hedefidir.

• Document Chunks: Dosyayı bir kez okuyup atılan tek kullanımlık bir prompt malzemesi değil; yerelde küçük parçalara bölünüp saklanır ve gerektiğinde arama ile yanıtların dayanağı olarak alıntılanır (Citation).

• Graph: Konuşmalardan kişi, organizasyon, olay, karar, söz gibi unsurları çıkarıp ilişki (Connection) biçiminde düzenler. Kullanıcı doğru anahtar kelimeyi hatırlamasa bile bağlantılı bağlam üzerinden bulabilir.

• Conversation State: Mevcut durum, açık thread’ler, kişi profilleri gibi bilgileri sıkıştıran bir durum panosudur. (Ancak kullanıcının en son mesajıyla çelişirse kullanıcı mesajının öncelikli olduğu bir “Memory Hint” rolündedir.)

• Evidence tabanlı hibrit kombinasyon: BM25, Vector Similarity, Graph ve Recency farklı ölçeklere sahip olduğundan, skorları basitçe toplamak bir sinyalin aşırı baskın hale gelmesine yol açar. Lucene core’a BB25 katkısı yaparken edindiğimiz birikime dayanarak bu sinyalleri, mevcut soru için gerekli “kanıtlar (Evidence)” olarak görüp hassas biçimde birleştiriyoruz.

3. Başlıca özellikler: Inspectability ve Local-First

• Yanıtın dayanaklarını görselleştirme: Yapay zekanın “hatırlayıp yanıtladım” demesinin ötesinde, kullanıcı yanıt oluşturulurken hangi mesajların, hangi doküman parçalarının, hangi Graph Hit’lerinin ve hangi State bilgilerinin bağlama dahil edildiğini (Reconstruction bilgisi) doğrudan kontrol edebilir. Çünkü yapay zekaya güvenebilmek ve onu düzeltebilmek için “neden hatırladığını” ve “neden bulamadığını” debug edebilmek gerekir.

• ChatGPT Memory’den farkı: ChatGPT Memory servis bağımlı bir kişiselleştirilmiş bellek özelliğiyken, Maek kullanıcının varlıklarını (konuşmalar, dokümanlar, graph, state) yerel bir çalışma alanında (Workspace) biriktiren ve her turda bağlamı yeniden yapılandıran bağımsız bir araçtır.

• Veri akışında şeffaflık: Yerel model kullanıldığında çıkarıma kadar tamamen offline kalır; ancak OpenAI/Claude gibi bulut modelleri bağlandığında mevcut girdi ve aranan yerel bağlam ilgili API’ye gönderilir. Bu veri akışını UI’da ve dokümantasyonda açıkça ayırdık, böylece güvenle kullanabilirsiniz.

Şu anda erken sürümdeyiz ve ağırlıklı olarak Apple Silicon Mac ortamında test yürütüyoruz. Aşağıdaki açılardan görüşlerinizi paylaşırsanız çok yardımcı olur.

• Kavramın anlaşılabilirliği: Maek’in basit bir sohbet UI’ı değil, “AI Memory Workspace” yaklaşımı olarak açıklanıp açıklanmadığı

• Yaklaşımın geçerliliği: Her turda bağlamı dinamik olarak yeniden yapılandırma yönteminin teknik olarak ikna edici olup olmadığı

• ChatGPT Memory’den farklılaşma: Mevcut servislerin bellek özellikleriyle karşılaştırıldığında farkların net biçimde hissedilip hissedilmediği

• Şeffaflık: Yerel-bulut model kullanımı sırasında veri akışı ve güvenlikle ilgili açıklamaların net olup olmadığı

• UX/ilk izlenim: Bir macOS uygulaması olarak kurulum ve ilk çalıştırma deneyiminin doğal olup olmadığı

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

Keskin geri bildirimlerinizi rica ederiz. Teşekkürler.