Remove :storage-inmemory module, tests, and related code.

vector-index-jvector/README.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# `:vector-index-jvector` — ANN-индекс поверх JVector (Datadog)
+
+## Что это
+
+JVM-only реализация `MutableVectorIndexStore` поверх
+[JVector](https://github.com/jbellis/jvector) — ANN-библиотеки Datadog
+(HNSW-подобный граф). Самый быстрый бэкенд в проекте для больших
+датасетов (10K+ записей).
+
+Используется как замена brute-force SQLite-индекса, когда размер
+датасета перерастает ~10K записей или важна latency на search.
+
+## Где используется
+
+Standalone-агентом в JVM-режиме, когда нужно эффективное семантическое
+поисковое хранилище. Прямо сейчас модуль **не подключён** в
+`:standalone` — это API-готовый компонент, ждущий интеграции.
+
+## Что внутри
+
+```kotlin
+class JVectorVectorIndexStore(
+    override val dimension: Int,
+    seedEntries: List<SeedEntry> = emptyList(),
+) : MutableVectorIndexStore {
+
+    data class SeedEntry(val id: String, val embedding: FloatArray, val payload: String?)
+
+    override suspend fun getSize(): Long
+    override suspend fun add(id: String?, embedding: FloatArray, payload: String?): VectorIndex
+    override suspend fun delete(id: String): Boolean
+    override suspend fun clear(): Long
+    override suspend fun search(embedding: FloatArray, limit: Int): List<VectorSearchResult>
+    override fun close()
+}
+```
+
+**Параметры графа** (как в `:memory-vector/JVectorMemoryIndex`):
+`M=16, efConstruction=100, neighborOverflow=1.2f, alpha=1.2f`.
+
+**Thread-safety:** `ReentrantReadWriteLock` — параллельные `search()` ок,
+`add`/`delete`/`clear` — эксклюзивно.
+
+**`delete()`:** убирает id из `idToOrdinal` + помечает ordinal как
+удалённый в `BitSet`. Это позволяет повторный `add(id)` после `delete`
+(без этого упал бы с `VectorIndexAlreadyExistsException`).
+
+## Цели сборки
+
+Только `jvm()` — JVector публикуется только как JVM-библиотека
+(нет KMP-таргетов). Для Apple-целей использовать `:vector-index-ksqlite`.
+
+## Persist
+
+**НЕ поддерживается** в v1. JVector'у для записи на диск нужна Feature
+с `INLINE_VECTORS`, которая в JVector 3.x конфигурируется отдельно и
+нестабильна. Альтернатива — пара `(JVectorVectorIndexStore, KVectorStore)`
+с persistence embeddings в SQLite и graph-rebuild на старте. Если
+persist нужен — это будущая работа.
+
+## Как подключить
+
+```kotlin
+dependencies {
+    implementation("pw.binom.agentik:vector-index-jvector:0.1.0")
+    implementation("pw.binom.agentik:vector-index-api:0.1.0")
+}
+
+val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 768)
+store.add(id = "doc-1", embedding = embeddingOf("hello"), payload = """{"src":"chat"}""")
+val top = store.search(embedding = queryEmbedding, limit = 10)
+```
+
+## Тесты
+
+```
+./gradlew :vector-index-jvector:jvmTest
+```
+
+Покрывают: explicit/auto id, duplicate throws, delete+idempotency,
+clear, top-K sort, payload round-trip, limit > size.
+
+## Зависимости
+
+- `io.github.jbellis:jvector:3.0.6`
+- `pw.binom.agentik:vector-index-api`
+- `kotlinx-coroutines-core`
+
+## Чего здесь НЕТ
+
+- Persist (см. выше).
+- Фильтрации в `search()` — чистый ANN.
+- Multi-target / native — только JVM.
+
+## Текущий статус
+
+Реализация готова, тесты зелёные. Интеграция в `:standalone`
+отложена до момента, когда понадобится.