Memobase : une solution de mémoire à long terme basée sur le profil de l'utilisateur pour les applications d'intelligence artificielle

Introduction générale

Memobase est un système de mémoire basé sur le profil de l'utilisateur, conçu pour soutenir la mémoire durable de l'utilisateur dans les applications d'IA générative. Qu'il s'agisse d'un compagnon virtuel, d'un outil éducatif ou d'un assistant personnalisé, Memobase aide l'IA à se souvenir, à comprendre et à évoluer en fonction des interactions avec l'utilisateur. Avec Memobase, les développeurs peuvent définir et contrôler les informations utilisateur capturées par l'IA, en s'assurant que l'IA est capable de mettre à jour sa mémoire au fil du temps pour éviter les informations obsolètes. Memobase fournit des profils utilisateur évolutifs qui évoluent naturellement à travers le dialogue et est facile à intégrer dans les piles LLM (Large Language Model) existantes avec le support de Python, Node et Go, parmi beaucoup d'autres SDK.

Liste des fonctions

• Gestion de la mémoire utilisateurDéfinir et contrôler les informations sur l'utilisateur saisies par l'IA afin de garantir l'exactitude et l'actualité de la mémoire.
• Mémoire du tempsLes informations sont enregistrées pour une date spécifique afin d'éviter que des informations obsolètes n'affectent les décisions en matière d'intelligence artificielle.
• Profils d'utilisateurs extensiblesLa recherche sur les profils d'utilisateurs : évolution naturelle des profils d'utilisateurs par le dialogue et prise en charge du traitement des données d'utilisateurs à grande échelle.
• Facile à intégrerIntégration rapide avec un minimum de modifications du code grâce aux API et à de nombreux SDK (Python, Node, Go).
• fichier de lotLes systèmes non intégrés et les tampons de session permettent d'atteindre une vitesse de traitement et une rentabilité inégalées dans l'industrie.
• Environnement de production prêtLes services d'aide à la décision : testés dans des environnements de production par nos partenaires afin d'en garantir la stabilité et la fiabilité.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Installation du SDK Python: :

   pip install memobase

2. Démarrer le backend Memobase: :
   • Veillez à ce que l'URL du projet (par défauthttp://localhost:8019) et les jetons de projet (par défautsecret).

Processus d'utilisation

1. Initialisation du client: :

   from memobase import MemoBaseClient, ChatBlob
mb = MemoBaseClient(project_url=PROJECT_URL, api_key=PROJECT_TOKEN)
assert mb.ping()

2. Gérer les utilisateurs: :
   • Ajouter un utilisateur : python
uid = mb.add_user({"any_key": "any_value"})

   • Mettre à jour les informations relatives à l'utilisateur : python
mb.update_user(uid, {"any_key": "any_value2"})

   • Obtenir des informations sur l'utilisateur : python
u = mb.get_user(uid)
print(u)

   • Supprimer l'utilisateur : python
mb.delete(uid)

3. insérer des données: :
   • Insérer les données du dialogue : python
messages = [
{"role": "user", "content": "Hello, I'm Gus"},
{"role": "assistant", "content": "Hi, nice to meet you, Gus!"}
]bid = u.insert(ChatBlob(messages=messages))
print(u.get(bid))

   • Par défaut, Memobase supprime les blocs de données après leur traitement. Les données peuvent être conservées en modifiant le fichier de configuration.

Principales fonctions

1. Définition de la mémoire utilisateur: :
   • Définir les informations sur l'utilisateur que l'IA doit capturer par le biais d'appels API.
2. Mémoire du temps: :
   • Le fait de conserver des informations spécifiques à la date dans les profils des utilisateurs garantit que l'IA n'est pas affectée par des données obsolètes.
3. Profils d'utilisateurs extensibles: :
   • Les profils des utilisateurs évoluent naturellement par le dialogue et les développeurs peuvent contrôler la taille de la mémoire.
4. fichier de lot: :
   • Traitement rapide et rentable des données par lots grâce à des systèmes non intégrés et à la mise en mémoire tampon des sessions.

Avec les étapes ci-dessus, les développeurs peuvent facilement commencer à utiliser Memobase pour fournir un support puissant à la mémoire à long terme de l'utilisateur pour les applications d'IA générative.