Mem0 : un projet open source qui fournit une couche de mémoire intelligente pour les assistants et agents d'IA
Introduction générale
Mem0 (prononcé "mem-zero") est un projet open source qui fournit une couche de mémoire intelligente pour les assistants et les agents d'IA. Il se souvient des préférences de l'utilisateur, s'adapte aux besoins individuels et s'améliore au fil du temps. Mem0 gère et récupère les mémoires à long terme des agents et des assistants d'IA grâce à une approche de base de données hybride qui garantit que les différents types d'informations sont stockés de la manière la plus efficace possible, de sorte que les recherches ultérieures sont rapides et efficaces.
Liste des fonctions
- Mémoire multicouche : rétention de la mémoire de l'utilisateur, de la session et de l'agent d'intelligence artificielle
- Personnalisation adaptative : amélioration continue basée sur l'interaction
- API conviviales pour les développeurs : intégration simple dans diverses applications
- Cohérence multiplateforme : comportement uniforme entre les appareils
- Services d'hébergement : des solutions d'hébergement sans souci
Utiliser l'aide
Processus d'installation
- Assurez-vous que l'environnement Python est installé.
- Utilisez pip pour installer Mem0 :
pip install mem0ai
Utilisation de base
- Initialiser Mem0 :
from mem0 import Memory m = Memory() - Mémoire stockée :
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) - Récupérer la mémoire :
all_memories = m.get_all() print(all_memories) - Rechercher des souvenirs connexes :
related_memories = m.search(query="Alice的爱好是什么？", user_id="alice") print(related_memories) - Mise à jour des mémoires :
result = m.update(memory_id="m1", data="喜欢在周末打网球") print(result) - Accès à l'historique de la mémoire :
history = m.history(memory_id="m1") print(history)
Utilisation avancée
Pour les environnements de production, vous pouvez utiliser Qdrant comme magasin de vecteurs :
from mem0 import Memory
config = {
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"host": "localhost",
"port": 6333,
}
}
}
m = Memory.from_config(config)
Soutien et communauté
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- Consultez la documentation pour obtenir des instructions détaillées et la référence de l'API.
Principes techniques de Mem0
Les principes techniques de Mem0 consistent à fournir une couche de mémoire intelligente et auto-améliorante pour les grands modèles de langage (LLM) et les agents d'intelligence artificielle. Vous trouverez ci-dessous une description détaillée de ses principes techniques fondamentaux :
module de base
L'architecture technique de Mem0 se compose de quatre modules de base :
- Emboîtements: Conversion de données textuelles en représentations vectorielles pour une recherche efficace de similitudes et un stockage en mémoire.
- LLM (Grands modèles linguistiques): Génération et traitement de textes en langage naturel à l'aide de modèles de langage complexes afin d'extraire les préférences et les souvenirs des utilisateurs.
- MémoireLes services d'aide à la décision : gérer et stocker les souvenirs à long terme des utilisateurs, y compris leurs préférences, l'historique de leurs sessions, etc.
- Vector StoresL'utilisation de bases de données vectorielles (par exemple Qdrant) pour stocker et récupérer les vecteurs de mémoire garantit des requêtes rapides et efficaces.
Extraction et stockage de la mémoire
Mem0 réalise l'extraction et le stockage de la mémoire en suivant les étapes suivantes :
- Intégration des données: Convertit les données textuelles saisies par l'utilisateur en une représentation vectorielle.
- extraction de la mémoireLes messages-guides : Ils utilisent des messages-guides prédéfinis pour extraire du texte des informations mnémotechniques précieuses, telles que les préférences de l'utilisateur et des faits.
- stockage de la mémoireLes informations extraites de la mémoire sont stockées dans une base de données vectorielle en vue d'une récupération et d'une utilisation ultérieures.
l'apprentissage adaptatif
Mem0 possède une capacité d'apprentissage adaptatif qui lui permet d'améliorer en permanence ses mémoires personnalisées en fonction de l'interaction et du retour d'information de l'utilisateur. Cette capacité est démontrée par
- continuité contextuelleLes informations sont conservées au cours de plusieurs sessions afin d'assurer la continuité et la cohérence du dialogue.
- mise à jour dynamique (Internet)L'actualisation dynamique des souvenirs en réponse à de nouvelles interactions et informations permet de les maintenir pertinents et exacts.
- Gestion des prioritésLes interactions récentes sont prioritaires et les informations obsolètes sont progressivement oubliées afin de fournir une réponse plus précise.
Comparaison avec le RAG
Par rapport aux techniques traditionnelles de génération améliorée par récupération (RAG), Mem0 présente des avantages dans les domaines suivants :
- Compréhension des relations entre entitésLa capacité de comprendre et de relier des entités dans différentes interactions, ce qui permet d'approfondir la compréhension du contexte.
- mise à jour en temps réelLa capacité de mettre à jour les souvenirs en temps réel sur la base de nouvelles informations et interactions, alors que le RAG s'appuie sur des données statiques.
Grâce à ces principes techniques, Mem0 est en mesure de fournir aux assistants et agents d'IA une couche de mémoire intelligente et personnalisée qui leur permet d'exceller dans une variété d'applications.
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