Mem0: proyecto de código abierto que proporciona una capa de memoria inteligente para asistentes y agentes de inteligencia artificial.

Últimos recursos sobre IAPublicado hace 11 meses Círculo de intercambio de inteligencia artificial
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Introducción general

Mem0 (pronunciado "mem-zero") es un proyecto de código abierto que proporciona una capa de memoria inteligente para asistentes y agentes de IA. Recuerda las preferencias del usuario, se adapta a las necesidades individuales y mejora con el tiempo, por lo que es ideal para clientes que dan soporte a chatbots, asistentes de IA y sistemas autónomos.Mem0 gestiona y recupera las memorias a largo plazo de los agentes y asistentes de IA mediante un enfoque de base de datos híbrida que garantiza que los distintos tipos de información se almacenen de la forma más eficiente posible, para que las búsquedas posteriores sean rápidas y eficaces.

Mem0：为AI助手和代理提供智能记忆层的开源项目

 

Lista de funciones

  • Memoria multicapa: retención de la memoria del usuario, de la sesión y del agente de IA
  • Personalización adaptativa: mejora continua basada en la interacción
  • API de fácil uso para desarrolladores: integración sencilla en diversas aplicaciones
  • Coherencia entre plataformas: comportamiento uniforme entre dispositivos
  • Servicios de alojamiento: soluciones de alojamiento sin complicaciones

 

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

  1. Asegúrese de que el entorno Python está instalado.
  2. Utilice pip para instalar Mem0: 
    pip install mem0ai

Uso básico

  1. Inicializar Mem0: 
    from mem0 import Memory
m = Memory()
  2. Memoria almacenada: 
    result = m.add("我正在提高我的网球技能。建议一些在线课程。", user_id="alice", metadata={"category": "hobbies"})
print(result)
  3. Recuperar la memoria: 
    all_memories = m.get_all()
print(all_memories)
  4. Buscar recuerdos relacionados: 
    related_memories = m.search(query="Alice的爱好是什么？", user_id="alice")
print(related_memories)
  5. Actualizar los recuerdos: 
    result = m.update(memory_id="m1", data="喜欢在周末打网球")
print(result)
  6. Acceso al historial de la memoria: 
    history = m.history(memory_id="m1")
print(history)

Uso avanzado

Para entornos de producción, puede utilizar Qdrant como almacén de vectores:

from mem0 import Memory
config = {
    "vector_store": {
        "provider": "qdrant",
        "config": {
            "host": "localhost",
            "port": 6333,
        }
    }
}
m = Memory.from_config(config)

Apoyo y comunidad

  • Únase a nuestra comunidad de Discord o Slack para obtener ayuda y debatir.
  • Visite la documentación para obtener instrucciones detalladas y una referencia de la API.

 

 

Principios técnicos de Mem0

Los principios técnicos de Mem0 giran en torno a proporcionar una capa de memoria inteligente y auto-mejorable para Grandes Modelos del Lenguaje (LLMs) y agentes de IA. A continuación se ofrece una descripción detallada de sus principios técnicos fundamentales:

módulo principal

La arquitectura técnica de Mem0 consta de cuatro módulos principales:

  1. Incrustaciones: Conversión de datos textuales en representaciones vectoriales para una búsqueda eficiente de similitudes y almacenamiento en memoria.
  2. LLM (grandes modelos lingüísticos): Generación y procesamiento de texto en lenguaje natural utilizando grandes modelos lingüísticos para extraer preferencias y recuerdos de los usuarios.
  3. Memoria: Gestiona y almacena los recuerdos a largo plazo de los usuarios, incluidas las preferencias del usuario, el historial de sesiones, etc.
  4. Tiendas VectorialesEl uso de bases de datos vectoriales (por ejemplo, Qdrant) para almacenar y recuperar vectores de memoria garantiza consultas rápidas y eficaces.

Extracción y almacenamiento de memoria

Mem0 logra la extracción y el almacenamiento de la memoria a través de los siguientes pasos:

  1. Incrustación de datosConvierte los datos de texto introducidos por el usuario en una representación vectorial.
  2. extracción de memoria: Utiliza preguntas predefinidas (prompts) para extraer de un texto valiosa información mnemotécnica, como preferencias y datos del usuario.
  3. almacenamiento de memoriaLa información de memoria extraída se almacena en una base de datos vectorial para su posterior recuperación y uso.

aprendizaje adaptativo

Mem0 tiene una capacidad de aprendizaje adaptativo que le permite mejorar continuamente sus memorias personalizadas basándose en la interacción y los comentarios de los usuarios. Así lo demuestra:

  • continuidad contextualConservar la información en varias sesiones para garantizar la continuidad y la coherencia del diálogo.
  • actualización dinámica (Internet): La actualización dinámica de los recuerdos en respuesta a nuevas interacciones e información los mantiene pertinentes y precisos.
  • Gestión de prioridades: Dé prioridad a las interacciones recientes y olvídese gradualmente de la información obsoleta para ofrecer una respuesta más precisa.

Comparación con el GAR

En comparación con las técnicas tradicionales de generación mejorada por recuperación (RAG), Mem0 presenta ventajas en los siguientes ámbitos:

  • Entendimiento de las relaciones entre entidadesCapacidad para comprender y relacionar entidades en diferentes interacciones, lo que proporciona una comprensión contextual más profunda.
  • actualización en tiempo realLa capacidad de actualizar la memoria en tiempo real a partir de nueva información e interacciones, mientras que la GAR se basa en datos estáticos.

A través de estos principios técnicos, Mem0 es capaz de proporcionar a los asistentes y agentes de IA una capa de memoria inteligente y personalizada que les permite destacar en una gran variedad de aplicaciones.

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