ကျွန်တော်တို့ကြောင့် AI (အထက်တန်းကွန်ပျူတာဦးနှောက်) က အားလုံးကို မေ့မသွားဘဲ မှတ်ထားတယ်။ ကွန်ယက်ကို ခေါ်ပြီး API (အင်တာဖေ့စ်) ကို သုံးရတယ်။ သို့မဟုတ် LLM (ကြီးမားတဲ့ ဘာသာစကားမော်ဒယ်) ကိုပဲ သုံးရတယ်။

ဒါကတော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ Kore ကတော့ ဒါတွေကို မလုပ်ဘဲ ကွာခြားတယ်။

အမှတ်တရတွေက အချိန်ကြာလာတဲ့အတွက် မေ့သွားတယ်။ အရေးကြီးတဲ့ အမှတ်တရတွေက လေးလ ထိ မေ့မသွားဘဲ ရှိနေတယ်။ သာမန်မှတ်စုတွေကတော့ ရက်အနည်းငယ်ကြာရင် မေ့သွားတယ်။

ဒီလို မှတ်ထားတဲ့ အမှတ်တရတွေကို ပြန်ကြည့်တိုင်း ကာလကို ပြန်သတ်မှတ်ပြီး မေ့သွားဖို့ ကြိုးစားတာကို တွေ့ရမယ်။ လူတွေ သင်ယူတဲ့နည်းလမ်းလိုပဲ ပြန်ကြည့်တိုင်း မေ့မသွားဘဲ ရှိနေတာပဲ။

LLM ကို မသုံးရဘူး။ Kore က ဒီအမှတ်တရတွေကို အရေးပါမှုအလိုက် မှတ်ထားတာပဲ။ ဘာလို့ အရေးပါတယ်ဆိုတာကို ကီးဝတ်များ၊ အမျိုးအစားများ၊ အရွယ်အစားတွေကို သုံးပြီး ဆုံးဖြတ်တယ်။

Sentence-Transformers (စာကြောင်းပုံပြင်ပြောင်းလဲမှု) ကို အသုံးပြုပြီး ဒီအမှတ်တရတွေကို သိမ်းထားတာ။ ဒါက ကီးဝတ်တွေကိုပဲ မဟုတ်ဘဲ အဓိပ္ပာယ်ကိုပါ ရှာဖွေလို့ ရတယ်။ အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားနဲ့ ရှာလို့ ရတယ်၊ အီတလီဘာသာစကားနဲ့ ရလဒ်ကို ရလိမ့်မယ်။ API ကို မသုံးရဘူး။

တူတူတဲ့ အမှတ်တရတွေကို (cosine similarity > 0.88) အလိုအလျောက် ပေါင်းစပ်ထားတယ်။ ဒါကြောင့် ဒေတာဘေစ်ကို ကြီးထွားမှုမရှိဘဲ ရှင်းလင်းနေတယ်။

"လွန်ခဲ့တဲ့လမှာ ပရောဂျက်X အကြောင်းကို ဘာသိထားလဲ?" - ဒါကို ကြောင်းကြောင်းစီ ရှာလို့ရမယ်။

တခြားအဖွဲ့အစည်းတွေနဲ့လည်း ပြန်လည်သုံးစွဲလို့ရတယ်။ အဖွဲ့အစည်းတိုင်းက မိမိတို့ရဲ့ အမှတ်တရတွေကိုပဲ ကြည့်ရှုလို့ရတယ်။ ဆာဗာတခုကြားမှာ မျှဝေသုံးစွဲလို့ရတယ်။

အရေးပါမှု အဆင့် တစ်ခုချင်းစီမှာ ဘယ်ကြာကြာ မေ့သွားမယ်ဆိုတာ ရှိတယ်။ 1 - နိမ့်ပါး - ရက် 7 2 - ပုံမှန် - ရက် 14 3 - အရေးကြီး - လ 1 4 - အဆင့်မြင့် - လ 3 5 - အရေးကြီးဆုံး - ဆယ့်နှစ်လ

ဒီအမှတ်တရတွေကို ပြန်ကြည့်တိုင်း ၁၅% ပိုမေ့မသွားဘဲ ရှိနေတယ်။ လူတွေ သင်ယူတဲ့နည်းလမ်းလိုပဲ ပြန်ကြည့်တိုင်း မေ့မသွားဘဲ ရှိနေတာပဲ။

နည်းလမ်း အဆင့်ဆင့် ရှင်းလင်းချက်: - အမှတ်တရတွေကို သိမ်းဆည်းဖို့ (auto-scored) - /save - အဓိပ္ပာယ်အရ ရှာဖွေဖို့ (ဘာသာစကားတိုင်းနဲ့) - /search?q=... - ကြောင်းကြောင်းစီ မှတ်တမ်းကြည့်ဖို့ - /timeline?subject=... - အမှတ်တရတွေကို ဖျက်ဖို့ - /memories/{id} - မေ့သွားတဲ့ အမှတ်တရတွေကို ပြန်ဖွင့်ဖို့ - /decay/run - တူတူတဲ့ အမှတ်တရတွေကို ပေါင်းဖို့ - /compress - ဆာဗာ အခြေအနေ စစ်ဆေးဖို့ + စွမ်းရည်တွေကို ကြည့်ဖို့ - /health

အသုံးပြုသူ လမ်းညွှန်: http://localhost:8765/docs

လိုအပ်တဲ့ Headers: - X-Agent-Id - အဖွဲ့အစည်း နေရာ (default: "default") - X-Kore-Key - ဒီ API ကို သုံးဖို့ လိုအပ်တဲ့ key (localhost မဟုတ်ရင်)

အမျိုးအစားတွေ: general · project · trading · finance · person · preference · task · decision

ပတ်ဝန်းကျင် ကိန်းဂဏန်း: - KORE_API_KEY - API key ကို override လုပ်ဖို့ - KORE_LOCAL_ONLY - 1 - localhost မှာ authentication မလိုအပ်ဘူး - KORE_DB_PATH - data/memory.db - ဒေတာဘေစ်ဖိုင်ကို custom ပြုလုပ်ဖို့

API key ကို အရင်ဆုံးလုပ်ထားရမယ်။ data/.api_key မှာ သိမ်းထားတယ် (chmod 600)

ဒီအေးဂျင့်တွေက သူတို့ရဲ့ မှတ်ဉာဏ်ကို ပဲ ဖတ်ရှုပြီး ရေးသားပြင်ဆင်လို့ ရတယ်

SQL injection ကို ကာကွယ်ထားတယ် - ဒီမှာ ကောင်းကောင်းလုပ်ထားတယ်

လျှို့ဝှက်ချက်တွေကို လုံခြုံစွာ နှိုင်းယှဉ်ထားတယ် - secrets.compare_digest ကို သုံးထားတယ်

ဒေတာတွေကို ကောင်းကောင်း စစ်ဆေးထားတယ် - Pydantic v2 ကို သုံးထားတယ်

FTS5 နဲ့ အကောင်းဆုံး ရှာဖွေမှု

ဘာသာစကားစုံ ဆီမန်တစ်ရှာဖွေမှု

မှတ်ဉာဏ်ကို အချိန်နဲ့အမျှ ဖျောက်ထားမှု (Ebbinghaus)

အလိုအလျောက် အရေးပါမှု ဆုံးဖြတ်ချက်

မှတ်ဉာဏ်ကို ကျဉ်းမြောင်းထားမှု

Timeline API

အေးဂျင့်တွေကို သီးသန့်ထားတယ်

API key နဲ့ စစ်ဆေးမှု

နှုန်းကန့်သတ်ထားမှု

npm client SDK

ဒီ web dashboard (localhost UI) ကို သုံးလို့ရတယ်

ထုတ်ပြန်ချက် / သွင်းယူမှု (JSON)

Embeddings v2 (multilingual-e5-large)

Kore ကို OpenClaw မှာ ဖွံ့ဖြိုးထားပြီး အသုံးပြုနေတယ် - ဒါက Claude ကို သင့်ရဲ့ အင်ဖရာ ကြေးမူဝါဒပေါ်မှာ လည်ပတ်စေတဲ့ ကိုယ်ပိုင် AI agent platform ဖြစ်တယ်။

OpenClaw က သေးငယ်တဲ့ AI တွေကို ဖန်တီးရာမှာ Kore ကို အသုံးပြုတယ် - အရေးကြီးတဲ့ စကားဝိုင်းတွေ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ၊ ကြိုက်နှစ်သက်မှုတွေကို ဆီမန်တစ်နဲ့ သိမ်းဆည်းထားပြီး ပြန်ရယူလို့ရတယ်။

OpenClaw နဲ့အတူ AI တွေ ဖန်တီးနေတယ်ဆိုရင် Kore က တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်လို့ရတယ် - သင့်ရဲ့ skill ကို http://localhost:8765 မှာ ထားလိုက်ပါ။