Memvid: когда ваша база данных — это MP4-файл. Гениально или безумие?

Наткнулся на проект Memvid — это Python-библиотека, которая предлагает интересный подход к RAG. Вместо того чтобы разворачивать тяжелые векторные базы данных, которые жрут RAM и требуют серверов, эта штука кодирует миллионы текстовых чанков в один компактный видеофайл.

Как, чёрт возьми, это работает?

Идея, на первый взгляд, звучит как полный бред, но технически она вполне логична.

Вы берете свои текстовые данные (книги, статьи, заметки) и разбиваете их на чанки.
Каждый чанк превращается в векторный эмбеддинг с помощью любой подходящей модели (SentenceTransformer и т.д.).
А вот дальше начинается магия. Эти эмбеддинги, которые по сути являются просто массивами чисел, кодируются и сохраняются как пиксели в кадрах видеофайла. Каждый кадр — это один или несколько чанков вашей «памяти».
Параллельно создается небольшой index.json файл, который хранит метаданные и помогает сопоставить временные метки в видео с исходными текстовыми чанками.

В итоге вы получаете обычный .mp4 файл, который можно хранить где угодно, и крошечный индекс к нему. Когда вы делаете семантический поиск, Memvid находит нужный кадр (или временной диапазон) в видео, декодирует из него эмбеддинги и возвращает релевантные текстовые фрагменты.

Ключевые фишки

Этот подход дает несколько совершенно неожиданных преимуществ:

👉🏻 Видео как база данных. Вся ваша база знаний — это один портативный .mp4 файл. Его можно отправить в телеграме, залить на Google Drive или просто скопировать на флешку.
👉🏻 Никаких серверов и жора RAM. Забудьте про docker-compose, настройку PostgreSQL и серверы, которые жрут гигабайты оперативки. Всё работает локально и оффлайн.
👉🏻 Невероятное сжатие. Разработчики заявляют о 10-кратном сжатии по сравнению с традиционными векторными БД. Видеокодеки вроде H.265 творят чудеса.
👉🏻 Простейший API. Подключить чат к вашей новой видео-памяти можно буквально в три строчки кода.

from memvid import MemvidEncoder, MemvidChat

# Создаем видео-память
encoder = MemvidEncoder()
encoder.add_chunks(["Важный факт 1", "Исторические детали"])
encoder.build_video("memory.mp4", "memory_index.json")

# Общаемся с ней
chat = MemvidChat("memory.mp4", "memory_index.json")
response = chat.chat("Расскажи про исторические детали")
print(response)

В чем подвох?

Конечно, не бывает магии без последствий. Главный и фундаментальный недостаток Memvid — иммутабельность. Видеофайл — это по своей природе read-only структура. Вы не можете просто так добавить один новый чанк или удалить старый. Любое изменение требует полной перегенерации всего .mp4 файла.

Это сразу же отсекает огромный пласт задач, где данные должны обновляться в реальном времени. Memvid — это не замена Postgres с pgvector для динамических систем.

Так кому и зачем это нужно?

Несмотря на ограничения, существует масса сценариев, где такой подход просто гениален:

Личные базы знаний. Превратить все свои заметки из Obsidian или Notion в один поисковый файл, который не зависит от интернета и подписок.
Архивы документов. Индексировать тысячи PDF-книг, научных статей или корпоративных документов, которые меняются редко или никогда.
Образовательные материалы. Создать поисковую версию целого курса лекций или учебника.
Прототипирование. Быстро собрать RAG-демку для инвестора или хакатона, не заморачиваясь с бэкендом.

Сама идея хранения данных в видео не то чтобы совсем нова. Уже были энтузиасты, которые пытались использовать YouTube как бесплатное облачное хранилище. Но там речь шла о побайтовом хранении, и ютубовская компрессия часто всё портила. Memvid же выводит эту идею на новый уровень, добавив слой семантики и сделав процесс реально полезным и эффективным.