セマンティックベクトル検索と BM25 全文検索を組み合わせてメモリを検索します。結果は複合スコア（セマンティック類似度、キーワード一致、新しさ、重要度）でランク付けされます。
重複を確認するため、add_memory の前に必ずこのツールを呼び出してください。
パラメータ
検索クエリ。自然言語（"how does authentication work?"）またはキーワード（"jwt token validation"）が使えます。セマンティック検索は正確なキーワード一致がなくても概念的に類似したコンテンツを見つけます。
返す結果の最大数（1-100）。デフォルトの 10 で通常は十分です。包括的なナレッジレビューには 20-50 に増やしてください。
特定のレイヤーでフィルタリング。省略すると全レイヤーを検索します。例: ルールのみなら ["rule"]、ルールを除外するなら ["working", "long_term"]。
検索スコープ。| Value | Description |
|---|
project | 現在のプロジェクト + グローバルメモリ（デフォルト） |
global | グローバルメモリのみ |
all | フィルタリングなしで全プロジェクト |
使用例
{
"query": "authentication setup",
"limit": 5,
"layers": ["rule", "long_term"],
"scope": "project"
}
スコアリング
各結果にはハイブリッドスコアとその内訳が含まれます:
score = semantic × 0.4 + bm25 × 0.3 + recency × 0.2 + salience × 0.1
戻り値
スコア内訳付きのソート済み結果リスト:
1. [memory] (score: 0.847) This project uses React 19 with TypeScript
semantic: 0.92, bm25: 0.85, recency: 0.78, salience: 0.65
