Rust-API-Referenz

PRX-Memory ist als Rust-Workspace mit sieben Crates organisiert. Jedes Crate bietet eine fokussierte API, die unabhängig oder zusammengesetzt verwendet werden kann.

Crate-Übersicht

prx-memory-core

Kern-Domänenprimitive für Bewertung, Evolution und Speichereintragsdarstellung.

[dependencies]
prx-memory-core = "0.1"

Schlüsseltypen:

• Speichereintrag-Structs mit Text, Scope, Tags, Wichtigkeit und Metadaten.
• Bewertungsprimitive für Relevanzeinstufung.
• Evolutionstypen für Train/Holdout-Akzeptanztests.

prx-memory-embed

Embedding-Provider-Abstraktion und Adapter.

[dependencies]
prx-memory-embed = "0.1"

Bietet ein async Trait, das alle Embedding-Provider implementieren:

// Konzeptionelle API (vereinfacht)
#[async_trait]
pub trait EmbedProvider: Send + Sync {
    async fn embed(&self, texts: &[&str]) -> Result<Vec<Vec<f32>>, EmbedError>;
}

Eingebaute Implementierungen:

• OpenAiCompatibleProvider -- Jede OpenAI-kompatible Embedding-API
• JinaProvider -- Jina-AI-Embeddings
• GeminiProvider -- Google-Gemini-Embeddings

prx-memory-rerank

Rerank-Provider-Abstraktion und Adapter.

[dependencies]
prx-memory-rerank = "0.1"

Bietet ein async Trait für Reranking:

// Konzeptionelle API (vereinfacht)
#[async_trait]
pub trait RerankProvider: Send + Sync {
    async fn rerank(
        &self,
        query: &str,
        documents: &[&str],
    ) -> Result<Vec<RerankResult>, RerankError>;
}

Eingebaute Implementierungen:

• JinaReranker
• CohereReranker
• PineconeReranker

prx-memory-ai

Einheitliche Provider-Abstraktion, die Embedding und Reranking zusammensetzt.

[dependencies]
prx-memory-ai = "0.1"

Dieses Crate bietet einen einzelnen Einstiegspunkt für die Konfiguration beider Embedding- und Reranking-Provider aus Umgebungsvariablen.

prx-memory-skill

Eingebaute Governance-Skill-Nutzlasten für MCP-Ressourcenverteilung.

[dependencies]
prx-memory-skill = "0.1"

Bietet statische Skill-Definitionen und Nutzlastvorlagen, die über das MCP-Ressourcenprotokoll auffindbar sind.

prx-memory-storage

Lokale persistente Speicher-Engine.

[dependencies]
prx-memory-storage = "0.1"

# Mit LanceDB-Unterstützung
[dependencies]
prx-memory-storage = { version = "0.1", features = ["lancedb-backend"] }

Bietet Speicher-Trait-Implementierungen für:

• JSON-dateibasiertem Speicher
• SQLite mit Vektorspalten
• LanceDB (optional, hinter Feature-Flag)

prx-memory-mcp

MCP-Server-Oberfläche, die alle anderen Crates zu einem ausführbaren Daemon kombiniert.

[dependencies]
prx-memory-mcp = "0.1"

Dieses Crate wird typischerweise nicht als Bibliotheksabhängigkeit verwendet -- es stellt das prx-memoryd-Binary bereit.

Fehlerbehandlung

Alle Crates verwenden thiserror für typisierte Fehler-Enums. Fehler propagieren mit dem ?-Operator und werden nie in Panics in Produktionscode umgewandelt.

// Beispiel-Fehlermuster
use thiserror::Error;

#[derive(Error, Debug)]
pub enum EmbedError {
    #[error("API request failed: {0}")]
    Request(#[from] reqwest::Error),
    #[error("API key not configured")]
    MissingApiKey,
    #[error("Unexpected response: {0}")]
    Response(String),
}

Nebenläufigkeit

• Synchrone Mutexes verwenden parking_lot::Mutex (kein Vergiften).
• Asynchrone Mutexes verwenden tokio::sync::Mutex.
• std::sync::Mutex ist in Produktionscode verboten.
• Gemeinsame unveränderliche Daten verwenden Arc<str> oder Arc<T>.

Abhängigkeiten

Alle Netzwerkanfragen verwenden reqwest mit rustls-tls (keine OpenSSL-Abhängigkeit). Serialisierung verwendet serde und serde_json.

Nächste Schritte

• Embedding-Modelle -- Provider-spezifische Konfiguration
• Speicher-Backends -- Speicher-Trait-Implementierungen
• Konfigurationsreferenz -- Umgebungsvariablen-Referenz