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# Mem0 架构详解
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## 整体架构
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Mem0 Server │
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│ (总控，协调所有组件) │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│ │ │ │
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▼ ▼ ▼ ▼
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┌────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐
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│ TEI │ │ Qdrant │ │PostgreSQL│ │ LLM │
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│(向量) │ │(向量库) │ │ (关系数据)│ │(回答) │
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└────────┘ └─────────┘ └──────────┘ └────────┘
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生成向量 存/搜向量 存元数据/关系 生成自然语言
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## 各组件职责
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| 组件 | 类型 | 职责 | 你的环境 |
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|------|------|------|----------|
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| **TEI** | Text Embeddings Inference | 把文本转换成向量（embeddings） | BGE-M3 模型 |
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| **Qdrant** | 向量数据库 | 存储向量 + 原始文本，搜索相似向量 | tei namespace |
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| **PostgreSQL** | 关系数据库 | 存储用户数据、记忆元数据、关系链 | tei namespace |
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| **LLM** | 大语言模型 | 把向量检索结果组织成自然语言回答 | 待确认 |
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| **Neo4j** | 图数据库 | 存储记忆之间的关联关系（可选） | 可选，暂不需要 |
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## 读写流程
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### 写入记忆（2次请求）
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用户 → Mem0: "今天吃了火锅"
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├→ TEI: 生成向量 [0.123, -0.456, ...]
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│ │
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├→ Qdrant: 存储向量 + 原始文本
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│ │
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└→ PostgreSQL: 存储元数据/关系
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### 搜索记忆（3次请求）
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用户 → Mem0: "最近吃了什么"
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├→ TEI: 生成查询向量 [0.456, ...]
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├→ Qdrant: 搜索相似向量 → 返回 "今天吃了火锅"
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├→ PostgreSQL: 查询关联元数据
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└→ LLM: 组织自然语言回答
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用户得到回答
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## TEI 和 Qdrant 的关系
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**TEI 和 Qdrant 完全独立，不知道对方存在**，全靠 Mem0 Server 在中间协调。
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| 比喻 | 说明 |
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| **TEI** | 翻译软件，把中文翻译成密码（向量） |
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| **Qdrant** | 图书馆，把密码对应的书存起来、搜出来 |
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### 数据流
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Mem0 Server
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├── 调用 TEI ────────→ TEI（只吐向量）
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└── 调用 Qdrant ──── → Qdrant（只存/搜向量）
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## 为什么需要两者
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- **TEI**：把文字变成数字，才能做语义计算
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- **Qdrant**：高效存储和搜索海量向量
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两者缺一不可，分工不同。
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## Neo4j（可选）
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Neo4j 是图数据库，存储**记忆之间的关系**，用于复杂推理。
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### 何时需要
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- 多跳问答（"我老婆的表哥的同事"）
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- 知识图谱构建
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- 社交网络分析
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### 何时不需要
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- 普通语义搜索
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- 个人记忆库
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- RAG 增强
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**建议：先不加 Neo4j，只用 Qdrant + PostgreSQL，跑起来后再按需扩展。** |