Introdução geral
O Mem0 (pronuncia-se "mem-zero") é um projeto de código aberto que fornece uma camada de memória inteligente para assistentes e agentes de IA. O Mem0 gerencia e recupera as memórias de longo prazo de agentes e assistentes de IA por meio de uma abordagem de banco de dados híbrido que garante que diferentes tipos de informações sejam armazenados da maneira mais eficiente possível, de modo que as pesquisas subsequentes sejam rápidas e eficazes.
Lista de funções
- Memória em várias camadas: retenção de memória do usuário, da sessão e do agente de IA
- Personalização adaptativa: aprimoramento contínuo com base na interação
- APIs amigáveis ao desenvolvedor: integração simples em vários aplicativos
- Consistência entre plataformas: comportamento uniforme entre dispositivos
- Serviços de hospedagem: soluções de hospedagem sem complicações
Usando a Ajuda
Processo de instalação
- Certifique-se de que o ambiente Python esteja instalado.
- Use o pip para instalar o Mem0:
pip install mem0ai
Uso básico
- Inicializar Mem0:
de mem0 importação Memória m = Memória() - Memória armazenada:
resultado = m.add("Estou aprimorando minhas habilidades no tênis. Alguns cursos on-line são recomendados.", user_id="alice", metadata={"category" (categoria): "hobbies"}) impressão(resultado) - Recuperar a memória:
all_memories = m.get_all() impressão(todas_memórias) - Procure por memórias relacionadas:
related_memories = m.search(query="Quais são os hobbies da Alice?", user_id="alice") impressão(related_memories) - Atualização de memórias:
result = m.update(memory_id="m1", data="Adoro jogar tênis nos fins de semana.") impressão(resultado) - Acesso ao histórico da memória:
history = m.history(memory_id="m1") impressão(história)
Uso avançado
Para ambientes de produção, você pode usar o Qdrant como um armazenamento de vetores:
de mem0 importação Memória
config = {
"vector_store": {
"provedor": "qdrant",
"config": {
"host": "localhost",
"porta": 6333,
}
}
}
m = Memory.from_config(config)
Suporte e comunidade
- Participe de nossa comunidade Discord ou Slack para obter suporte e discussão.
- Acesse a documentação para obter instruções detalhadas e referência de API.
Princípios técnicos do Mem0
Os princípios técnicos do Mem0 giram em torno do fornecimento de uma camada de memória inteligente e autoaperfeiçoável para Large Language Models (LLMs) e agentes de IA. Veja abaixo uma descrição detalhada de seus princípios técnicos fundamentais:
módulo principal
A arquitetura técnica do Mem0 consiste em quatro módulos principais:
- EmbeddingsConversão de dados textuais em representações vetoriais para pesquisa eficiente de similaridade e armazenamento em memória.
- LLMs (modelos de idiomas grandes)Geração e processamento de texto em linguagem natural usando grandes modelos de linguagem para extrair as preferências e memórias do usuário.
- MemóriaGerencie e armazene as memórias de longo prazo dos usuários, incluindo preferências do usuário, histórico de sessões, etc.
- Lojas VectorUso de bancos de dados de vetores (por exemplo, Qdrant) para armazenar e recuperar vetores de memória, o que garante consultas rápidas e eficientes.
Extração e armazenamento de memória
O Mem0 realiza a extração e o armazenamento da memória por meio das seguintes etapas:
- Incorporação de dadosDados de texto: converte os dados de texto inseridos pelo usuário em uma representação vetorial.
- extração de memóriaUse prompts predefinidos (prompts) para extrair informações mnemônicas valiosas, como preferências e fatos do usuário, do texto.
- armazenamento de memóriaInformações de memória extraídas: As informações de memória extraídas são armazenadas em um banco de dados vetorial para recuperação e uso subsequentes.
aprendizagem adaptativa
O Mem0 tem um recurso de aprendizagem adaptativa que permite aprimorar continuamente suas memórias personalizadas com base na interação e no feedback do usuário. Isso é demonstrado por:
- continuidade contextualRetenção de informações em várias sessões para garantir a continuidade e a consistência do diálogo.
- atualização dinâmica (Internet)Atualização dinâmica das memórias em resposta a novas interações e informações, o que as mantém relevantes e precisas.
- Gerenciamento de prioridadesPriorize as interações recentes e esqueça gradualmente as informações desatualizadas para fornecer uma resposta mais precisa.
Comparação com o RAG
Em comparação com as técnicas tradicionais de geração aprimorada por recuperação (RAG), o Mem0 tem vantagens nas seguintes áreas:
- Compreensão do relacionamento com a entidadeCapacidade de entender e relacionar entidades em diferentes interações, proporcionando uma compreensão contextual mais profunda.
- atualização em tempo realCapacidade de atualizar as memórias em tempo real com base em novas informações e interações, enquanto o RAG se baseia em dados estáticos.
Por meio desses princípios técnicos, o Mem0 é capaz de fornecer aos assistentes e agentes de IA uma camada de memória inteligente e personalizada que lhes permite se destacar em uma variedade de aplicativos.
