Embebido · en dispositivo · 0.1.0b4

Recall es una llamada a función,
no una llamada a la API.

Telys es el motor de memoria gobernado y embebido para agentes de IA — búsqueda vectorial filtrada y verdad temporal como una única llamada a función dentro de tu proceso. Sin daemon. Sin contador. Sin ida y vuelta. «El más cercano donde clave = x» es un escaneo de un único bloque contiguo, no un scatter sobre un índice que ignora tus claves.

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0.013 msp50 medido — top-10 filtrado sobre 1 000 000 vectores · recall 1.000 · en procesover las condiciones

7/8Tareas CoIR de recuperación de código ganadas frente a BM25 reproducible — nDCG@10, ruta de puntuación mteb idénticaver la tarjeta de puntuación

01 Empezar
shell
pipx install telys
telys login        # one sign-in → signed device license
telys mcp install  # Claude · Cursor · Codex
python
from telys import Telys
db  = Telys("./memory")
col = db.create_collection("docs", dim=768,
      partition_by="tenant_id")
col.add(vectors, ids=ids, metadata=metadata)
hits = col.search(qvec, where={"tenant_id": "acme"},
                  top_k=10, explain=True)

Inicia sesión una vez. Completamente offline a partir de entonces — el runtime está firmado, licenciado para tu dispositivo, y nunca contacta servidores externos en tiempo de consulta.

02 Por qué Telys
En proceso

No en la nube de otro

El motor se enlaza dentro de tu proceso. Cero viajes de red en tiempo de consulta — importa el SDK, desconecta la red, y las consultas siguen respondiendo.

Verdad temporal

El tiempo es el modelo de datos

Ventanas de validez, cadenas de supersesión, procedencia y viaje en el tiempo con as_of() sobre snapshots MVCC. Pregunta a tu agente qué sabía — y cuándo lo sabía.

Sin contador

Licencia el motor, no los recuerdos

Recall es gratuito en tiempo de ejecución en todos los niveles. Sin cargo por consulta, por token ni por recuperación — recordar no es un evento facturable.

Disposición física

El camino rápido es el camino por defecto

Una consulta con clave de ámbito se resuelve en una búsqueda de directorio más un escaneo secuencial de un bloque contiguo — recall 1.0 en la ruta exacta. La velocidad es la disposición, no un kernel más rápido: sobre el mismo subconjunto contiguo nuestro escaneo iguala a FAISS en bruto. Las cifras medidas y sus condiciones están en la página de benchmarks.

03 El mecanismo

Búsqueda vectorial filtrada como una única operación de memoria contigua.

Las consultas por clave de partición se resuelven en una búsqueda de directorio y un único escaneo secuencial de un bloque contiguo — con recall 1.0 en la ruta exacta y un plan explain en cada resultado. Los filtros fuera de clave retroceden honestamente, y lo indican.

explain
hits["explain"]["plan"]# on the partition key  → "PartitionSliceExactF32"   # one contiguous scan, recall 1.0# oversized partition   → "PartitionIVFRerankF32"   # IVF + exact rerank# off-key filter        → "ScatterGatherExact"      # honest fallback, and it says so
04 Primer socio de diseño

Impulsando Codna.

Codna — el producto de inteligencia de código en el portafolio de Thyn — enlaza Telys como biblioteca para servir recuperación de código con alcance aislado: unidades de código estructurales particionadas por repositorio, servicio e idioma, cada consulta con alcance como un escaneo de segmento contiguo con procedencia y un plan explicable.

Leer la metodología

Ninguna afirmación pública de «X× más rápido» se publica hasta que se mide sobre la carga de trabajo real.

Doctrina de ingeniería de Telys, D-28
05 Fundamentos

Construido sobre fundamentos en los que ya confías.

Apache Arrow en memoria. Segmentos Parquet en disco. FAISS en el núcleo ANN. Los bucles críticos se ejecutan en kernels SIMD de Mojo — una ruta crítica sin Python dentro de tu proceso Python.

06 Novedades del producto

Mantente al día.

Notas de versión y novedades del roadmap de vez en cuando — sin ruido. ¿Listo para construir ya? Telys es Apache-2.0 y está en PyPI: pipx install telys, luego telys login (gratis para un desarrollador).