Recall 是自製的 SQLite 長期記憶核心：保存文字、以向量／關鍵字／FTS5 混合檢索，並提供 Hot/Warm/Cold tier 管理。它不是生成式記憶服務，也不自動把整段對話變成可信事實。
本分支為 recall-sqlite 0.2.1 GitHub 交付候選，配對 recall-memory-hermes 0.3.1。版本號不表示已上架 PyPI。GitHub 程式交付、PyPI 發布與使用者的 provider 切換是三件不同的事。
Python 3.10+；本機驗收使用 Python 3.11。Windows 用 Git Bash 或 PowerShell；下列是 Git Bash／POSIX shell 指令。
python -m venv .venv
# Windows Git Bash：
source .venv/Scripts/activate
# Linux/macOS 改用：source .venv/bin/activate
python -m pip install build
python -m build --outdir ci-dist/core
python -m pip install ci-dist/core/recall_sqlite-0.2.1-py3-none-any.whl這個候選尚未發布，請安裝自己建置的 wheel，不要把 pip install recall-sqlite 從 index 取到的既有版本當成此分支。正式發布後才可使用 python -m pip install recall-sqlite==0.2.1。
mkdir -p demo-data
export RECALL_DB_PATH="$PWD/demo-data/recall.db"
# 故意使用不可達的本機 endpoint，驗證無 embedding 時的 fallback。
export EMBED_BASE_URL=http://127.0.0.1:65534
recall add "cedar-17 demo prefers docker-compose" --session demo --tag semantic
recall query "cedar-17" --include-cold
recall stats --verbose
# 每個 CLI 指令都是新程序；再次 query 仍讀取同一 explicit DB。
recall query "cedar-17" --include-coldPowerShell 等效設定：$env:RECALL_DB_PATH = (Join-Path $PWD 'demo-data/recall.db')。請先建立父目錄。CLI 沒有 --db 選項；使用 RECALL_DB_PATH，並在每個新 shell 設定同一路徑。
預設 DB 不同，不能混用：
- Core CLI：
RECALL_DB_PATH>DATA_DIR/recall_p0.db；未設定DATA_DIR時，是recall.config所在檔案往上三層的recall_p0.db（wheel 通常為 venv 的Lib/recall_p0.db，不是目前目錄）。 - Hermes adapter：初始化時的 active
hermes_home/recall.db，或 provider 的 explicitdb_path。 - 要從 CLI 查看 Hermes 的庫，必須把
RECALL_DB_PATH指向 adapter 的實際db_path。不要依賴兩者預設相同。
Python API：
from recall import Memory, SQLiteStore, retrieve_relevant
store = SQLiteStore("demo-data/recall.db")
store.add(Memory(content="cedar-17 demo uses docker-compose", tag="semantic", session_id="demo"))
results = retrieve_relevant("cedar-17", store, k=5, tag_filter="semantic")
print([memory.content for memory in results])核心預設 http://127.0.0.1:1234、nomic-embed-text-v1.5，透過 OpenAI-compatible /v1/embeddings 呼叫；可設定 EMBED_BASE_URL、EMBED_PORT、EMBED_MODEL。預設向量維度是 768，換模型前需確認維度與既有 DB 一致。
- Endpoint 不可用時使用可用的 keyword／FTS5 路徑；不保證語意相同但無詞彙重疊的查詢命中。
- CLI
add不產生向量；Python／adapter 呼叫embed()後才會寫向量。沒有背景自動 backfill。 - 未命中 RRF 時會有有限範圍的
get_allfallback，可能返回不相關內容；結果必須核對來源。 - FTS 使用
porter unicode61，不是 jieba 或中文語意分詞。 session_id_filter是 optional，並保留 empty-session legacy 記憶；不是安全／tenant 授權邊界。Adapter 的 project 過濾也不是 ACL。- 檢索可更新存取次數／tier；
delete、clear、gc與超過核心 GC 水位後的寫入可能刪除資料。正式庫先備份，這輪不執行清理。 - 不承諾固定延遲、不宣稱優於其他記憶系統；舊 benchmark 不是本候選的 A/B 證據。
| 範圍 | 本候選狀態 |
|---|---|
src/recall/store.py, retrieve.py, embed.py, cli.py |
可安裝的 legacy SQLite 核心；本機測試／wheel smoke 覆蓋 |
sqlite-vec k constraint、session filter、retrieval score、cold promotion 邊界 |
fetched source 已存在；保存並新增真實 sqlite-vec 回歸測試，不用舊 runtime 覆蓋 |
migrations.py, mcp_repository.py, authority_lock.py |
另一路 MCP authority 實作與測試；legacy SQLiteStore 不會自動啟用 scope/CAS/soft delete/authority lock |
recall-memory-mcp/ |
已有獨立 alpha distribution；保留既有來源，與 Hermes legacy adapter 不同 |
recall-core/, recall-server/, mobile、extension、sync daemon |
不在本交付範圍；不宣稱此 wheel 已提供跨裝置同步或全客戶端單一權威 |
SPEC.md 是設計規範，不是 legacy runtime 的功能清單。Hermes 安裝與回切見 adapter README；詳細保存策略見 docs/preservation.md。Deprecated recall.recall_mcp 不作為本輪建議安裝面；新的 MCP alpha 指引位於 recall-memory-mcp/README.md。
保留原 DB、一致性 SQLite backup、core/adapter 配對 wheel、checksum 與版本紀錄；不要把私人 DB、對話、設定憑證上傳 GitHub。資料庫使用 WAL，運行中不能只複製 .db 而忽略已提交 WAL；使用 SQLite backup API，或停止所有 Recall writer 後再做完整備份。
回切到 Recall 時，先在 DB 備份的副本上安裝上述配對 wheel、執行 stats/query，再依 adapter 文件選定 memory.provider: recall-memory-hermes、設定原庫位置並啟動新 session。切換 provider 不會自動匯入另一系統的新記憶，也不要刪除另一 provider 的資料。
python -m pip install -e ".[dev]" build twine
python scripts/version_sync_check.py
# test_p0_improvements 依賴未納入交付的 recall-server 雛形，刻意排除。
python -m pytest -q tests --ignore=tests/test_p0_improvements.py
python -m build --outdir ci-dist/core
python scripts/verify_distributions.py ci-dist/core
python -m twine check ci-dist/core/*建置產物放 CI artifacts，不提交 dist/ 或 egg-info。CI 在 master、preserve/** push、PR 或手動 dispatch 執行；publish.yml 的 v* tag 會發布 PyPI，未獨立授權前不要建立／推送 tag。
Apache-2.0，見 LICENSE。