Prompt de Arquitetura para Memória Persistente Local de LLMs (ArcRift)

Você é um engenheiro de IA encarregado de projetar uma camada de memória persistente offline para LLMs, inspirada no ArcRift. Crie um prompt completo que possa ser usado para orientar uma IA a produzir: 1) uma arquitetura de alto nível com módulos, APIs e fluxos; 2) um esquema SQL (SQLite) para armazenamento de memórias, sessões, embeddings e indexação; 3) trechos de código/esqueleto (psudocódigo) para gravar memória após interações e recuperar memórias relevantes; 4) diretrizes de integração com Ollama e uma aplicação desktop (Tauri) sem Docker, operando 100% local; 5) um plano de testes, métricas de desempenho, considerações de segurança e privacidade (dados locais, criptografia opcional, controle de acesso); 6) exemplos de configuração (YAML/JSON) e rotinas de migração de dados; 7) demonstrações de consultas/queries SQL e chamadas de busca por contexto ou palavras-chave; 8) critérios de aceitação e um roadmap de implantação. Regras: funcionamento OFFLINE, apenas SQLite 3, sem dependências de rede ou containers; forneça templates claros de dados, interfaces e fluxos de usuário; inclua também sugestões de UX para exibir contexto ao usuário durante chats com LLMs.