SQLiteVec（sqlite-vec）存储

通用的 Agent 接入、提取模式和工具配置请参阅使用与配置。

适用场景：本地持久化 + 语义检索（单机）

SQLiteVec 将记忆保存在 SQLite 文件中，并通过 sqlite-vec 提供向量相似度 检索（语义检索）。相比普通 SQLite 后端，它需要配置 embedder 来为 记忆和查询生成 embedding。

import (
    "database/sql"

    _ "github.com/mattn/go-sqlite3"
    openaiembedder "trpc.group/trpc-go/trpc-agent-go/knowledge/embedder/openai"
    memorysqlitevec "trpc.group/trpc-go/trpc-agent-go/memory/sqlitevec"
)

db, err := sql.Open("sqlite3", "file:memories_vec.db?_busy_timeout=5000")
if err != nil {
    panic(err)
}

emb := openaiembedder.New(
    openaiembedder.WithModel("text-embedding-3-small"),
)

memoryService, err := memorysqlitevec.NewService(
    db,
    memorysqlitevec.WithEmbedder(emb),
    memorysqlitevec.WithSoftDelete(true),
    memorysqlitevec.WithMemoryLimit(200),
)
if err != nil {
    _ = db.Close()
    panic(err)
}
defer memoryService.Close()

配置选项：

• WithTableName(name): 表名（默认 "memories"）
• WithEmbedder(embedder): 文本 embedder（必填）
• WithIndexDimension(dim): 向量维度（默认与 embedder 维度一致）
• WithMaxResults(limit): 搜索返回的最大条数（默认 10）
• WithSoftDelete(enabled): 软删除（默认 false）
• WithMemoryLimit(limit): 每用户记忆上限
• WithSkipDBInit(skip): 跳过表初始化
• Auto 模式：WithExtractor、WithAsyncMemoryNum、WithMemoryQueueSize、 WithMemoryJobTimeout
• 工具：WithCustomTool、WithToolEnabled

注意事项：

• 该后端使用 github.com/mattn/go-sqlite3，需要 CGO。
• sqlite-vec 扩展通过 Go 绑定在进程内编译与注册，运行时无需额外下载 .so/.dylib 文件。