Memobase: AI 애플리케이션을 위한 사용자 프로필 기반 장기 메모리 솔루션

일반 소개

Memobase는 생성형 AI 애플리케이션을 위해 오래 지속되는 사용자 메모리를 지원하도록 설계된 사용자 프로필 기반 메모리 시스템입니다. 가상 동반자, 교육 도구, 개인화된 어시스턴트 등 어떤 것을 만들든 Memobase는 AI가 사용자 상호작용을 기억하고 이해하며 발전할 수 있도록 도와줍니다. 메모베이스를 사용하면 개발자는 AI가 캡처한 사용자 정보를 정의하고 제어하여 시간이 지남에 따라 메모리를 업데이트하여 오래된 정보를 피할 수 있으며, 대화를 통해 자연스럽게 진화하는 확장 가능한 사용자 프로필을 제공하고 Python, Node, Go 등을 지원하여 기존 LLM(대규모 언어 모델) 스택에 쉽게 통합할 수 있습니다. SDK.

기능 목록

• 사용자 메모리 관리메모리 정확성과 적시성을 보장하기 위해 AI가 캡처하는 사용자 정보를 정의하고 제어합니다.
• 타임 센스 메모리특정 날짜의 정보를 저장하여 오래된 정보가 AI의 의사 결정에 영향을 미치지 않도록 합니다.
• 확장 가능한 사용자 프로필대화를 통해 자연스럽게 사용자 프로필을 진화시키고 대규모 사용자 데이터 처리를 지원합니다.
• 손쉬운 통합API 및 여러 SDK(Python, Node, Go)를 통해 최소한의 코드 변경으로 빠르게 통합할 수 있습니다.
• 배치 파일비임베디드 시스템과 세션 버퍼를 통해 업계 최고의 처리 속도와 비용 효율성을 제공합니다.
• 프로덕션 환경 준비안정성과 신뢰성을 보장하기 위해 파트너가 프로덕션 환경에서 테스트했습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. Python SDK 설치하기::

   pip install memobase

2. 메모베이스 백엔드 시작::
   • 프로젝트 URL(기본값http://localhost:8019) 및 프로젝트 토큰(기본값secret).

사용 프로세스

1. 클라이언트 초기화하기::

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

2. 사용자 관리::
   • 사용자를 추가합니다: python
uid = mb.add_user({"any_key": "any_value"})

   • 사용자 정보를 업데이트합니다: python
mb.update_user(uid, {"any_key": "any_value2"})

   • 사용자 정보를 가져옵니다: python
u = mb.get_user(uid)
print(u)

   • 사용자를 삭제합니다: python
mb.delete(uid)

3. 데이터 삽입::
   • 대화 데이터를 삽입합니다: 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))

   • 기본적으로 메모베이스는 처리 후 데이터 블록을 삭제합니다. 구성 파일을 조정하여 데이터를 유지할 수 있습니다.

주요 기능

1. 사용자 메모리 정의::
   • API 호출을 통해 AI가 캡처해야 하는 사용자 정보를 정의합니다.
2. 타임 센스 메모리::
   • 사용자 프로필에 날짜별 정보를 보관하면 AI가 오래된 데이터의 영향을 받지 않도록 할 수 있습니다.
3. 확장 가능한 사용자 프로필::
   • 사용자 프로필은 대화를 통해 자연스럽게 진화하며, 개발자는 메모리 크기를 제어할 수 있습니다.
4. 배치 파일::
   • 비임베디드 시스템과 세션 버퍼링을 통해 빠르고 비용 효율적인 일괄 데이터 처리가 가능합니다.

위의 단계를 통해 개발자는 Memobase를 쉽게 시작하여 생성형 AI 애플리케이션을 위한 강력한 사용자 장기 메모리 지원을 제공할 수 있습니다.