Kremis 是一个面向“有据可依的 AI”的最小化图引擎，使用 Rust 编写。它的定位是记录、关联和检索，但从不发明内容。项目当前处于 Alpha 阶段，功能可用且经过测试，但在 v1.0 之前仍可能出现破坏性变更。
用途
Kremis 旨在为 AI 系统提供一个确定性的、可验证的知识图谱基底。它不依赖 LLM 或嵌入模型，所有节点都来自真实信号，因此适合需要可追溯、可审计、可复现的场景。
主要能力
- 确定性图引擎：纯 Rust 实现，核心无异步、无浮点运算，相同输入始终产生相同输出。
- 三种接口：CLI、HTTP API 和 MCP 桥接，分别面向终端、REST 和 AI 助手。
- BLAKE3 哈希：对完整图状态进行加密哈希，可在任意时间点验证完整性。
- 规范化导出（KREX）：确定性二进制快照，用于溯源、审计追踪和可复现性。
- 可验证查询证书（KVQC）：POST /certify 返回可复现的证书，作为某事实存在或不存在的可移植证明。
- 零内置知识：Kremis 初始为空，每个节点都来自真实信号。
- ACID 持久化：默认使用 redb 后端，支持崩溃安全的事务。
使用方式
Kremis 需要 Rust 1.89+ 和 Cargo。它提供 CLI 命令和 HTTP 服务器，但两者不能同时运行，因为 redb 持有排他锁，使用 CLI 前需停止服务器。MCP 桥接可让 Claude、Cursor 等兼容 MCP 的助手接入，获得可验证的记忆层。
适用场景
- AI 智能体记忆：通过 MCP 为 AI 助手提供可验证的记忆层，事实以图节点存储，每个答案都可追溯到真实数据点，无嵌入、无概率检索。
- LLM 事实核查：导入数据后，让 LLM 生成声明，再逐条对照图谱检查。每个响应带有 grounding 字段（fact、inference 或 unknown），POST /certify 可将 unknown 转为绑定图状态 BLAKE3 哈希的证书。
- 溯源与审计追踪：将完整图谱导出为确定性二进制快照，计算其 BLAKE3 哈希，并在任意时间点验证完整性。每个节点都链接到创建它的信号，适用于需要证明数据存在时间与内容的合规工作流。
限制
- 项目处于 Alpha 阶段，API 可能变化。
- CLI 与 HTTP 服务器不能同时运行。
- 品牌资产（docs/logo/ 中的 logo、图标、favicon）为专有，不在 Apache 2.0 许可范围内。
- 基准测试中提到的模型表现、规模效应等细节属于项目自述的实验结果，具体数据请参考仓库中的 benchmark/README.md。
- 关于收费、价格、平台支持等商业信息，资料中暂未提供。
