Sol——一个用 Rust 编写的网页转 Markdown 工具。

• 大家好！想跟大家分享一下我的新项目 sol，它是一个简单的命令行工具，可以将任何*网页转换为 Markdown 格式。我开发这个项目的灵感来源于在使用 Claude Code 或 Codex 这类工具时，经常遇到这样的问题：我只有一个 URL，但想把 URL 上的内容作为上下文提供给模型。这些工具通常会尝试使用内置工具，或者直接运行原始的 cURL 命令。

  这是我设想的一款可以用于所有模型的通用工具。请告诉我你的想法 :)

  代码库链接：https://github.com/thetinygoat/sol

基于 Rust 的开源医疗保健项目

您好，我编写了一个开源的临床数据存储库（CDR）Haste Health。整个后端都是用Rust语言构建的，并遵循FHIR标准。

对于不熟悉FHIR的人来说，它定义了医疗保健信息的互操作/交换方式。这包括可用的API、数据模型和术语等。FHIR主要通过元数据来定义这些内容，例如定义数据模型的StructureDefinition和定义可用于搜索的参数的 SearchParameter 。

我们之前写过一篇关于使用 Rust 的经验和动机的文章（链接在此）。简而言之，医疗保健行业需要处理海量数据，性能至关重要。通常来说，对于我们在后端和前端（TypeScript）都实现的组件（例如 FHIRPath），我们发现 Rust 的性能提升了约 5 倍。

更多信息

• 我们的源代码可在此处获取。
• 我们的网站和文档可在此处访问。我们还提供云部署版本，您可以点击页面顶部的“免费注册”按钮免费试用。
• 如果您从事医疗保健行业，我们发布的一些软件包可能会对您有所帮助。
  • 后端 crates.io
    • haste-fhirpath实现FHIRPath。
    • haste-fhir-model基于StructureDefinition资源生成 Rust 类型。
    • haste-fhir-client HTTP 客户端和客户端构建器，用于与 FHIR 服务器交互。
  • 前端 NPM 包
    • @haste-health/fhirpath FHIRPath 的 TypeScript 实现
    • @haste-health/components是一个 React 组件库，其中包含用于各种 FHIR 数据模型的组件、用于生成 FHIR 资源 UI 的组件以及用于轻松实现系统身份验证的组件。我们的故事书可在此处获取。

使用 Rust 构建 MCP 服务器以用 FSRS 6 替换 RAG。

大家好，

我对本地AI代理的记忆现状感到很失望。目前，大多数长期记忆仅仅是一个向量数据库的封装。它没有状态，没有考虑时间衰减，而且对5年前的记忆和5分钟前的记忆赋予相同的权重。

我决定尝试构建一个模拟人类海马体的记忆系统，并选择了 Rust 作为架构语言。我想分享一下我的设计思路，并就并发模型征求一些反馈意见。

架构：我没有采用平面向量搜索，而是直接用 Rust 实现了 FSRS-6 算法。

• 我使用的是有向图，其中节点是存储器，边是突触权重。
• 每次LLM查询内存时，系统都会根据FSRS算法计算一个可检索性得分。如果内存无法被检索，其连接质量就会下降。

我最初用 Python 做了个原型，但在聊天循环中检查 10,000 多个节点时，序列化开销增加了大约 200 毫秒的延迟。通过使用 serde 和 tokio 用 Rust 重写，我将检索时间降低到了 8 毫秒以内。借用检查器最初在处理图引用时遇到了很大的麻烦，但使用 Arena 分配解决了大部分问题。

最终，我希望本地代理 Llama 3 等能够保持连续性，这意味着它们能够在数月的使用过程中记住你，而不会出现上下文窗口爆炸的情况。

我希望将其变成本地 AI 技术栈的标准库。

https://github.com/samvallad33/vestige

From 日报小组 时光

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