メモベース：AIアプリケーションのためのユーザープロファイルに基づく長期記憶ソリューション

はじめに

Memobaseは、ジェネレーティブなAIアプリケーションのための長期的なユーザー記憶をサポートするように設計された、ユーザープロファイルに基づく記憶システムです。バーチャルコンパニオン、教育ツール、パーソナライズされたアシスタントのいずれを構築する場合でも、Memobaseは、AIがユーザーのインタラクションを記憶し、理解し、進化するのを支援します。Memobaseを使用することで、開発者はAIに取り込まれるユーザー情報を定義、制御することができ、AIが時間の経過とともに記憶を更新し、情報が古くならないようにすることができます。Memobaseは、対話を通じて自然に進化するスケーラブルなユーザープロファイルを提供し、Python、Node、Goをはじめとする多くのSDKをサポートすることで、既存のLLM（大規模言語モデル）スタックに簡単に統合することができます。SDK。

機能一覧

• ユーザーメモリ管理メモリの正確性と適時性を確保するために、AIが取得したユーザー情報を定義し、管理する。
• タイム・センス・メモリー古い情報がAIの判断に影響しないように、特定の日付の情報を保存します。
• 拡張可能なユーザープロファイル対話を通じてユーザプロファイルを自然に進化させ、大規模なユーザデータ処理を支援する。
• 統合が容易APIと複数のSDK（Python、Node、Go）を通じて、最小限のコード変更で迅速に統合できます。
• バッチファイル非組込み型システムとセッション・バッファにより、業界をリードする処理速度とコスト効率を実現。
• 本番環境の準備安定性と信頼性を保証するために、当社のパートナーによって本番環境でテストされています。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. Python SDKのインストール::

   pip install memobase

2. Memobaseバックエンドの起動::
   • プロジェクトのURL（デフォルトhttp://localhost:8019)とプロジェクト・トークン(デフォルトのsecret).

使用プロセス

1. クライアントの初期化::

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

2. ユーザー管理::
   • ユーザーを追加する： python
uid = mb.add_user({"any_key": "any_value"})

   • ユーザー情報を更新します： python
mb.update_user(uid, {"any_key": "any_value2"})

   • ユーザー情報を取得する： python
u = mb.get_user(uid)
print(u)

   • ユーザーを削除します： python
mb.delete(uid)

3. データ挿入::
   • ダイアログデータを挿入する： 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))

   • デフォルトでは、メモベースは処理後にデータブロックを削除する。設定ファイルを調整することにより、データを永続化することができる。

主な機能

1. ユーザーメモリの定義::
   • AIがAPIコールを通じて取得する必要のあるユーザー情報を定義する。
2. タイム・センス・メモリー::
   • ユーザープロファイルに日付固有の情報を保持することで、AIが古いデータの影響を受けないようにする。
3. 拡張可能なユーザープロファイル::
   • ユーザー・プロファイルは対話を通じて自然に進化し、開発者はメモリのサイズをコントロールできる。
4. バッチファイル::
   • 非エンベデッドシステムとセッションバッファリングによる高速でコスト効率の高いバッチデータ処理。

以上の手順で、開発者はMemobaseを簡単に使い始めることができ、生成AIアプリケーションに強力なユーザー長期記憶サポートを提供することができる。