Mem0: проект с открытым исходным кодом, обеспечивающий интеллектуальный уровень памяти для ИИ-помощников и агентов.

Последние ресурсы по искусственному интеллектуОпубликовано 11 месяцев назад Круг обмена ИИ

10.5K 00

Общее введение

Mem0 (произносится как "мем-ноль") - это проект с открытым исходным кодом, который предоставляет интеллектуальный слой памяти для ИИ-ассистентов и агентов. Он запоминает предпочтения пользователей, адаптируется к индивидуальным потребностям и улучшается с течением времени, что делает его идеальным для клиентов, поддерживающих чат-ботов, ИИ-помощников и автономные системы. Mem0 управляет и извлекает долгосрочную память ИИ-агентов и помощников с помощью гибридной базы данных, которая обеспечивает хранение различных типов информации наиболее эффективным способом, так что последующие поиски будут быстрыми и эффективными.

Список функций

Многоуровневая память: сохранение памяти пользователя, сессии и агента ИИ
Адаптивная персонализация: постоянное совершенствование на основе взаимодействия
Удобные для разработчиков API: простая интеграция в различные приложения
Кроссплатформенная согласованность: единое поведение на разных устройствах
Услуги хостинга: удобные хостинговые решения

Использование помощи

Процесс установки

Убедитесь, что среда Python установлена.
Используйте pip для установки Mem0:
```
pip install mem0ai
```

Основное использование

Инициализируйте Mem0:
```
from mem0 import Memory
m = Memory()
```

Сохраненная память:

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)

Восстановление памяти:

all_memories = m.get_all()
print(all_memories)

Поиск связанных воспоминаний:

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

Обновление воспоминаний:

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

Доступ к истории памяти:

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

Расширенное использование

В производственных средах вы можете использовать Qdrant в качестве векторного хранилища:

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

Поддержка и сообщество

Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord или Slack для поддержки и обсуждения.
Посетите документацию для получения подробных инструкций и справки по API.

Технические принципы Mem0

Технические принципы Mem0 заключаются в создании интеллектуального, самосовершенствующегося слоя памяти для больших языковых моделей (LLM) и агентов ИИ. Ниже приводится подробное описание основных технических принципов:

основной модуль

Техническая архитектура Mem0 состоит из четырех основных модулей:

Встраивания: Преобразование текстовых данных в векторные представления для эффективного поиска сходства и хранения в памяти.
LLM (большие языковые модели): Генерация и обработка текстов на естественном языке с использованием больших языковых моделей для извлечения пользовательских предпочтений и воспоминаний.
Память: Управление и хранение долгосрочной памяти пользователей, включая пользовательские предпочтения, историю сеансов и т. д.
Магазины "ВекторИспользование векторных баз данных (например, Qdrant) для хранения и извлечения векторов памяти обеспечивает быстрые и эффективные запросы.

Извлечение и хранение памяти

Извлечение и хранение памяти Mem0 происходит следующим образом:

Встраивание данных: Преобразует текстовые данные, введенные пользователем, в векторное представление.
извлечение памяти: Используйте предопределенные подсказки для извлечения из текста ценной мнемонической информации, такой как предпочтения пользователя и факты.
хранение памятиИзвлеченная из памяти информация сохраняется в векторной базе данных для последующего поиска и использования.

адаптивное обучение

Mem0 обладает способностью к адаптивному обучению, что позволяет ему постоянно совершенствовать свои персонализированные воспоминания на основе взаимодействия с пользователем и обратной связи. Это демонстрируют:

контекстуальная преемственность: Сохраняйте информацию в течение нескольких сессий, чтобы обеспечить непрерывность и последовательность диалога.
динамическое обновление (Интернет)Динамическое обновление воспоминаний в ответ на новые взаимодействия и информацию сохраняет их актуальность и точность.
Управление приоритетамиПриоритет отдавайте недавним взаимодействиям и постепенно забывайте об устаревшей информации, чтобы обеспечить более точный ответ.

Сравнение с RAG

По сравнению с традиционными методами генерации с расширенным поиском (RAG), Mem0 имеет преимущества в следующих областях:

Понимание отношений между сущностями: Способность понимать и соотносить сущности в различных взаимодействиях, обеспечивая более глубокое контекстуальное понимание.
обновление в реальном времени: Способность обновлять воспоминания в реальном времени на основе новой информации и взаимодействий, в то время как RAG опирается на статичные данные.

Благодаря этим техническим принципам Mem0 может предоставить помощникам и агентам искусственного интеллекта интеллектуальный, персонализированный слой памяти, который позволит им добиться успеха в различных приложениях.

Последние ресурсы по искусственному интеллекту # AI Java Open Source Projecct