# Hindsight

Источник: https://docs.aicentos.com/ru/clients/hindsight

Language: ru

> Модели aicentos для сервиса памяти Hindsight — четыре переменные окружения и OpenAI-совместимый протокол

Hindsight — открытая система памяти для агентов: self-hosted сервис, HTTP / MCP интерфейсы, SDK и CLI. Сам по себе это не чат-клиент, но **для извлечения памяти нужен LLM**, и этот LLM можно направить на aicentos.

## Подготовка

Сначала создайте в консоли отдельный ключ для Hindsight (рекомендуемое имя `hindsight`).

* Консоль: [https://aicentos.com](https://aicentos.com)
* Создание ключа: [https://aicentos.com/keys](https://aicentos.com/keys)
* Пополнение кошелька: [https://aicentos.com/wallet](https://aicentos.com/wallet)

Серверной части Hindsight нужен PostgreSQL 14 или новее. Встроенный `pg0` подходит только для разработки; в продакшене подключайте собственный экземпляр.

```bash
pip install hindsight-api
```

## Конфигурация для заполнения

| Переменная окружения         | Значение                                  |
| ---------------------------- | ----------------------------------------- |
| `HINDSIGHT_API_LLM_PROVIDER` | `openai`                                  |
| `HINDSIGHT_API_LLM_BASE_URL` | `https://aicentos.com/v1`                 |
| `HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY`  | ключ, созданный в консоли                 |
| `HINDSIGHT_API_LLM_MODEL`    | имя модели из «витрины моделей» в консоли |

## Шаги настройки

Достаточно прописать их в окружении запуска, код менять не нужно:

```bash
export HINDSIGHT_API_LLM_PROVIDER="openai"
export HINDSIGHT_API_LLM_BASE_URL="https://aicentos.com/v1"
export HINDSIGHT_API_LLM_API_KEY="sk-ваш-API-ключ"
export HINDSIGHT_API_LLM_MODEL="имя-модели"

hindsight-api
```

При развёртывании в Docker поместите эти переменные в `environment` в compose. Учтите, что официальный образ не содержит `llama.cpp` — не рассчитывайте запускать локальные модели в контейнере.

## Проверка

```bash
curl -fsSL https://hindsight.vectorize.io/get-cli | bash
hindsight health
```

После запуска сервиса запишите одну память и извлеките её обратно: если это проходит, вызовы LLM работают нормально. Можно также просто смотреть расход в консоли — каждое извлечение памяти у Hindsight порождает один запрос.

## Примечания

* `BASE_URL` должен заканчиваться на `/v1`, и апстрим должен обслуживать `/chat/completions`; вариант `https://aicentos.com` даст 404.
* Без настроенного LLM Key сервис откажется запускаться — это его обязательная проверка, а не признак неверно заполненного ключа.
* Извлечение памяти — фоновая пакетная обработка, расход растёт вместе с числом записей, поэтому для Hindsight лучше завести отдельный ключ: так удобнее наблюдать.
* `HINDSIGHT_API_LLM_PROVIDER` со значением `openai` означает использование OpenAI-совместимого протокола, а не то, что доступны только модели OpenAI.

## Полезные ссылки

* [Настройка моделей в Hindsight](https://hindsight.vectorize.io/developer/models)
* [Репозиторий hindsight](https://github.com/vectorize-io/hindsight)