存储引擎
Memorose 组合了多个引擎，因为没有单一的存储模型能满足完整运行时的需求。RocksDB
用于：- 本地持久化键值状态
- 事件与记忆簿记
- 任务持久化
- 图谱边（Graph Edge）支撑结构
- 组织知识元数据
Lance
用于：- 嵌入向量（Embedding）存储
- 向量相似度检索
- 对记忆单元的高效近似最近邻（ANN）搜索
Tantivy
用于：- 全文检索（Full-text Retrieval）
- 精确匹配和关键词密集型查找
- 与向量结果并行的混合评分（Hybrid Scoring）
为什么需要混合存储
Memorose 需要支持：- 追加密集型摄入
- 结构化任务状态
- 语义检索
- 关键词检索
- 图谱扩展
- 投射的共享知识