Recall एक function call है,
API call नहीं।
Telys — AI agents के लिए governed, embedded memory engine — filtered vector search और temporal truth, आपके process के भीतर एक ही function call में। कोई daemon नहीं। कोई meter नहीं। कोई roundtrip नहीं। "Nearest where key = x" एक contiguous-slice scan है — उस index पर scatter नहीं जो आपकी keys को अनदेखा करे।
0.013 msमापित p50 — 1,000,000 वेक्टर पर फ़िल्टर्ड शीर्ष-10 · रिकॉल 1.000 · इन-प्रोसेसशर्तें देखें →
7/8CoIR code-retrieval tasks जीते reproducible BM25 के विरुद्ध — nDCG@10, एक ही mteb scoring pathscorecard देखें →
pipx install telys telys login # one sign-in → signed device license telys mcp install # Claude · Cursor · Codex
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)
एक बार sign in करें। उसके बाद पूरी तरह offline — runtime आपके device के लिए signed और licensed है, और query के समय कभी बाहर नहीं जाता।
किसी और के cloud में नहीं
Engine आपके process से जुड़ता है। Query के समय कोई network roundtrip नहीं — SDK import करें, network हटाएँ, queries फिर भी उत्तर देती हैं।
समय ही data model है
Validity windows, supersession chains, provenance, और MVCC snapshots पर as_of() time-travel। अपने agent से पूछें कि उसे क्या पता था — और कब पता था।
Engine license करें, memories नहीं
Recall हर tier पर runtime में निःशुल्क है। कोई per-query, per-token, या per-retrieval line item नहीं — याद करना कोई billable event नहीं है।
Fast path ही default path है
Key-scoped query एक directory lookup और एक contiguous block के sequential scan में resolve होती है — exact path पर recall 1.0। गति layout में है, किसी तेज़ kernel में नहीं: उसी contiguous subset पर हमारा scan raw FAISS के बराबर है। मापे गए अंक और उनकी शर्तें benchmarks page पर हैं।
Filtered vector search — एक contiguous memory operation के रूप में।
Partition-key queries एक directory lookup और एक contiguous block के sequential scan में resolve होती हैं — exact path पर recall 1.0 और हर result पर explain plan। Off-key filters ईमानदारी से fallback करते हैं, और बताते भी हैं।
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
Codna को शक्ति देता है।
Codna — Thyn portfolio का code-intelligence product — scope-isolated code retrieval के लिए Telys को library के रूप में link करता है: repo, service, और language के अनुसार partitioned structural code units, हर scoped query एक contiguous-slice scan — provenance और explainable plan सहित।
methodology पढ़ें“"कोई भी public 'X× faster' दावा तब तक नहीं भेजा जाता जब तक वह वास्तविक workload पर मापा न जाए।"”
Telys इंजीनियरिंग सिद्धांत, D-28उन foundations पर निर्मित जिन पर आप पहले से भरोसा करते हैं।
Memory में Apache Arrow। Disk पर Parquet segments। ANN core पर FAISS। Hot loops Mojo SIMD kernels में चलते हैं — आपके Python process के भीतर एक zero-Python hot path।
जुड़े रहें।
कभी-कभार रिलीज़ नोट्स और roadmap अपडेट — कोई शोर नहीं। अभी build करने के लिए तैयार हैं? Telys Apache-2.0 है और PyPI पर उपलब्ध है: pipx install telys, फिर telys login (एक डेवलपर के लिए निःशुल्क)।