Mem0: AI 어시스턴트 및 에이전트를 위한 지능형 메모리 계층을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다.

일반 소개

Mem0("mem-zero"로 발음)는 AI 어시스턴트와 에이전트를 위한 지능형 메모리 계층을 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 사용자 선호도를 기억하고, 개인의 필요에 맞게 조정하며, 시간이 지남에 따라 개선되므로 챗봇, AI 비서 및 자율 시스템을 지원하는 고객에게 이상적입니다.Mem0은 하이브리드 데이터베이스 접근 방식을 통해 다양한 유형의 정보를 가능한 가장 효율적인 방식으로 저장하여 후속 검색이 빠르고 효과적으로 이루어질 수 있도록 AI 에이전트와 비서의 장기 기억을 관리 및 검색합니다.

기능 목록

• 다계층 메모리: 사용자, 세션 및 AI 에이전트 메모리 보존
• 적응형 개인화: 상호 작용을 기반으로 한 지속적인 개선
• 개발자 친화적인 API: 다양한 애플리케이션과의 간편한 통합
• 크로스 플랫폼 일관성: 디바이스 간 일관된 동작
• 호스팅 서비스: 번거로움 없는 호스팅 솔루션

도움말 사용

설치 프로세스

1. Python 환경이 설치되어 있는지 확인합니다.
2. pip를 사용하여 Mem0을 설치합니다:

   pip install mem0ai
   

기본 사용

1. Mem0을 초기화합니다:

   from mem0 import Memory
   m = Memory()
   

2. 저장된 메모리:

   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. 메모리 검색:

   all_memories = m.get_all()
   print(all_memories)
   

4. 관련 추억을 검색하세요:

   related_memories = m.search(query="Alice的爱好是什么？", user_id="alice")
   print(related_memories)
   

5. 추억 업데이트하기:

   result = m.update(memory_id="m1", data="喜欢在周末打网球")
   print(result)
   

6. 메모리 기록에 액세스합니다:

   history = m.history(memory_id="m1")
   print(history)
   

고급 사용

프로덕션 환경의 경우 Qdrant를 벡터 저장소로 사용할 수 있습니다:

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

지원 및 커뮤니티

• 지원과 토론을 위해 Discord 또는 Slack 커뮤니티에 참여하세요.
• 자세한 지침과 API 참조는 문서를 참조하세요.

Mem0의 기술 원칙