Siri Memory Graph: Apple verknüpft Beziehungen, Orte und Gesundheitsdaten

Apple arbeitet offenbar an einer umfassenden Gedächtnis-Infrastruktur für die hauseigene Sprachassistenz Siri. Wie Analysen des Forschers pdfu im Code der Version 27.3 zeigen, entwickelt das Unternehmen einen sogenannten Memory Graph. Dieses System soll persönlichen Kontext erfassen und Beziehungen, Orte, Routinen sowie Gesundheitsdaten und Trainingseinheiten miteinander verknüpfen, wie am 7. November 2026 bekannt wurde.

Bausteine für ein personifiziertes Gedächtnis

Die im Code entdeckte Architektur ist nach aktuellem Stand jedoch unvollständig. Es wurde bislang kein Prozess identifiziert, der die grundlegenden Informationseinheiten, die sogenannten Gedächtnisatome, erzeugt. Eine einsatzbereite Funktion liegt demnach noch nicht vor.

Konzeptionell sind diese Informationseinheiten als Fakten, Meinungen, Absichten und Ereignisse definiert, die mit Parametern wie Zeit, Ort, beteiligten Personen und thematischen Bezügen versehen sind.

Diese Einheiten sind generalisierbar aufgebaut; mehrere Atome lassen sich zu einer übergeordneten Struktur namens Molekül zusammenfügen. Der Graph deckt insgesamt 21 Themengebiete ab, zu denen unter anderem Bereiche wie Essen, Reisen, persönliche Finanzen sowie Dienstleistungen wie etwa der Besuch beim Zahnarzt oder Anwalt gehören.

Zwei Wege zur Erfassung persönlicher Kontexte

Für die Befüllung des Graphen sind im Programmcode zwei unterschiedliche Pfade angelegt. Ein Verfahren namens Fastpass verarbeitet strukturierte Daten direkt; beispielsweise liest eine Routine namens Person-v1 die Namensfelder der digitalen Visitenkarte des Nutzers aus.

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Daneben existiert ein Verfahren über ein KI-Modell, das entweder direkt auf dem Gerät oder über Apples Private Cloud Compute arbeitet. Dieses Modell wertet Siri-Chats, Nachrichten, Bilddateien und Gesundheitsdaten aus.

Als bisher einzige aktive KI-Routine wurde das Modul MotivatorBarrierResource gefunden, welches 60 fest integrierte Fragen zu Motivation, Hindernissen und Ressourcen enthält.

Technische Basis und Einbindung in das Betriebssystem

Für das Auffinden gespeicherter Informationen nutzt die Infrastruktur ein hybrides Verfahren: Zum Einsatz kommt eine Kombination aus dem klassischen BM25-Verfahren und einer Vektorsuche, deren Ergebnisse über Reciprocal Rank Fusion zusammengeführt werden. Dieselbe Suchpipeline wird laut Berichten bereits in Version 27.2 für das Wiederaufrufen vergangener Siri-Konversationen verwendet.

Unter macOS stützt sich das System auf getrennte Datenbanken für den Graphen und die Suchfunktionen. Beide basieren auf der HybridDatabase, einem hauseigenen Apple-Fork der Open-Source-Graphdatenbank Kùzu unter Storage v57.

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Zeitplan und Ausblick für Entwickler

Apple selbst hat den Memory Graph bislang nicht offiziell angekündigt. Für die breite Öffentlichkeit wird die Veröffentlichung von iOS 27.3 laut Konzernangaben für Dezember angestrebt. In den Beta-Versionen von 27.3 sind die Siri-App-Integrationen unterdessen bereits für alle Entwickler freigegeben. Entsprechende Einreichungen im App Store plant der Konzern jedoch erst für das Frühjahr 2027.