よくある質問
基礎的な質問
MemX と mem0 はどのような関係ですか？
MemX は mem0 の強化版（スーパーセット）であり、ACE インテリジェントメモリー管理レイヤーが追加されています。ace_enabled=False の場合は mem0 とまったく同じ動作で、オーバーヘッドはゼロです。
GPU は必要ですか？
必要ありません。ローカル埋め込みモデル all-MiniLM-L6-v2 は ONNX Runtime を介して CPU 上で動作します（< 5ms/件）。Reflector のルール事前フィルタは GPU に依存せず、hybrid の LLM 精錬はリモート API を利用します。
追加の LLM トークン消費が発生しますか？
デフォルトの hybrid では価値のある候補に対してのみ LLM を呼び出すため、mem0 の全量呼び出しと比べて 90%+ 削減されます。LLM が利用できない場合は自動的に純粋なルールへ降格し、コストはゼロです。明示的に無効化するには reflector.mode="rules" を設定します。
どのベクトルデータベースに対応していますか？
mem0 のすべて（Qdrant、Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus など）を継承しています。デフォルトのメモリーストレージは開発・テストに適しています。
利用に関する質問
mem0 からどう移行すればよいですか？
pip install git+https://github.com/UU114/memx.gitfrom mem0 import Memoryをfrom memx import Memoryに変更します既存のコードを変更する必要はありません（ACE はデフォルトで無効）。
準備ができたら
config={"ace_enabled": True}を追加してインテリジェント機能を有効化します。
データはどこに保存されますか？
設定したベクトルデータベースのバックエンドに依存します。デフォルトはメモリー（再起動で消失）で、本番環境では Qdrant/Chroma による永続化を推奨します。ローカル埋め込みモデルは ~/.memx/models/ にキャッシュされます。
減衰速度はどう制御しますか？
| パラメータ | 効果 |
|---|---|
decay.half_life_days | 大きくする → 減衰がより緩やか（デフォルト 30 日） |
decay.boost_factor | 大きくする → 想起時の強化がより顕著（デフォルト 0.1） |
decay.permanent_threshold | 小さくする → 永続メモリーになりやすい（デフォルト 15 回） |
誤判定された知識はどう処理しますか？
memx list --scope project:my-app— 確認するmemx forget <memory-id>— 削除するmemx learn "correct knowledge"— 手動で追加する
複数人 / 複数 Agent でメモリーを共有するには？
デーモンプロセスモードを有効にすると、複数の Agent が IPC Socket を介して同一のナレッジベースを共有できます（IDE プラグイン、チーム協働）。scope を使ってプロジェクト/ワークスペースを区別します。
プライバシーに関する質問
フィルタは無効化できません
12 件の組み込み機密情報フィルタルールは無効化できないセキュリティの最低ラインであり、privacy_custom_patterns を通じて追加ルールを足すことのみ可能です。
どのような種類の機密情報フィルタに対応していますか？
| 種類 | 例 |
|---|---|
| PEM 秘密鍵 | -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- |
| Bearer / JWT Token | Bearer eyJhbG... |
| Anthropic API Key | sk-ant-api03-* |
| OpenAI API Key | sk-proj-* |
| GitHub Token | ghp_*, github_pat_* |
| AWS Access Key | AKIA* |
| AWS Secret Key | 40 文字の base64 |
| データベース接続文字列 | postgres://user:pass@host/db |
| オペレーティングシステムのパス | /home/user/.ssh/id_rsa |
| カスタムルール | privacy_custom_patterns を通じて追加 |
INFO
これら 12 件のルールは鍵とローカルパス系の機密情報（secrets + user paths）に焦点を当てており、従来の意味での PII（メールアドレス / 電話番号 / 身分証など）ではありません。PII フィルタが必要な場合は、privacy_custom_patterns を通じて自分で拡張してください。
フィルタされた元の値はどこへ行きますか？
プレースホルダ（例 [REDACTED:api_key]）に置き換えられ、元の値はどこにも保存されません。フィルタは書き込みパイプラインの最前段で実行されます。
パフォーマンスに関する質問
メモリーは何件まで保存できますか？
ベクトルデータベースのバックエンド容量に依存し、MemX 自体にハードな上限はありません。減衰エンジンが自動的にアーカイブし、アクティブな規模を妥当に保ちます。
RecallReinforcer は検索パフォーマンスに影響しますか？
影響しません。非同期のバックグラウンドスレッドで、結果を返してから recall_count を更新するため、検索をブロックしません。
検索のレイテンシはどのくらいですか？（< 10,000 件のメモリー）
| 操作 | レイテンシ |
|---|---|
| 4 層ハイブリッド検索 | 10-50ms |
| 純粋なキーワード検索（L4 降格） | 5-20ms |
| ローカル埋め込み計算 | < 5ms |
| 書き込み（Reflector + Curator を含む） | 20-100ms |