@agentkai/browser/dist/memory/embedding/BrowserSearchProvider.d.ts

AgentKai的浏览器环境特定实现

import { EmbeddingProvider, ISearchProvider, Memory, SearchOptions, SearchResult, StorageProvider } from '@agentkai/core';
/**
 * 浏览器环境使用的搜索提供者
 * 提供基于JavaScript内存实现的向量检索功能，无需依赖外部原生库
 */
export declare class BrowserSearchProvider implements ISearchProvider {
    private readonly logger;
    private readonly storage;
    private readonly embeddingProvider;
    private readonly indexName;
    private readonly dimensions;
    private initialized;
    private idToIndex;
    private memories;
    private currentCount;
    /**
     * 创建浏览器搜索提供者
     * @param indexName 索引名称
     * @param embeddingProvider 嵌入向量提供者
     * @param storage 存储提供者，用于加载记忆
     * @param dimensions 向量维度
     */
    constructor(indexName: string, embeddingProvider: EmbeddingProvider, storage: StorageProvider<Memory>, dimensions?: number);
    /**
     * 确保已初始化
     */
    private ensureInitialized;
    /**
     * 初始化搜索提供者
     * 重建本地索引
     */
    initialize(): Promise<void>;
    /**
     * 添加记忆到搜索索引
     * @param memory 需要添加的记忆
     */
    addMemory(memory: Memory): Promise<void>;
    /**
     * 更新记忆
     * @param memory 更新后的记忆
     */
    updateMemory(memory: Memory): Promise<void>;
    /**
     * 移除记忆
     * @param id 记忆ID
     */
    removeMemory(id: string): Promise<void>;
    /**
     * 删除记忆
     * @param id 记忆ID
     */
    deleteMemory(id: string): Promise<void>;
    /**
     * 按内容搜索记忆
     * @param query 搜索查询文本
     * @param options 搜索选项
     * @returns 搜索结果
     */
    searchByContent(query: string, options?: SearchOptions): Promise<SearchResult>;
    /**
     * 按向量搜索记忆
     * @param vector 搜索向量
     * @param options 搜索选项
     * @returns 搜索结果
     */
    searchByVector(vector: number[], options?: SearchOptions): Promise<SearchResult>;
    /**
     * 计算相似度并返回排序结果
     * @param vector 查询向量
     * @param limit 结果数量限制
     * @returns 匹配的记忆数组
     */
    private computeSimilarities;
    /**
     * 清空索引
     */
    clear(): Promise<void>;
    /**
     * 计算两个向量的余弦相似度
     * @param vecA 向量A
     * @param vecB 向量B
     * @returns 相似度值（0-1之间）
     */
    private cosineSimilarity;
    /**
     * 重建索引
     * 加载所有记忆并重建内存索引
     */
    private rebuildIndex;
}
//# sourceMappingURL=BrowserSearchProvider.d.ts.map