Memora: создание гуманизированных модулей памяти ИИ для сохранения и обновления информации о взаимодействии с людьми

Общее введение

Memora - это агент, созданный для воспроизведения человеческих воспоминаний для каждого персонализированного ИИ. Он помогает ИИ запоминать детали прошлых взаимодействий, эмоции и совместный опыт, как это делают люди, благодаря таким функциям, как временные метки, маркеры эмоций и мультимодальные воспоминания. Memora поддерживает многопользовательскую аренду, может обрабатывать миллионы пользователей и взаимодействий, имеет высокомасштабируемую и удобную для разработчиков модульную архитектуру, которая облегчает настройку и интеграцию функций.

Похожие товары:Zep: создание слоя долговременной памяти для приложений ИИ, извлечение и обновление пользовательской информации, бизнес-данных

Список функций

• Вспоминание временной памяти: позволяет ИИ запоминать временные метки прошлых взаимодействий.
• Многопользовательская поддержка: возможность работы с несколькими организациями, агентами и пользователями.
• Гибкая работа с именами: используйте заполнители, чтобы упростить обновление имен пользователей и агентов.
• Масштабируемость: рассчитана на миллионы пользователей, взаимодействий и воспоминаний.
• Удобство для разработчиков: модульная архитектура для легкой настройки и интеграции функций.
• Эмоционально маркированные воспоминания: позволяет ИИ вспоминать воспоминания с эмоциями.
• Мультимодальная память: поддерживает запоминание видео- и аудиоклипов.

Использование помощи

Процесс установки

1. Установка базы данных Neo4j::
   • Вариант A: Установите Neo4j локально (бесплатно).
   • Вариант B: Используйте Neo4j AuraDB Cloud (доступен бесплатный вариант).
2. Установка векторной базы данных Qdrant::
   • Вариант A: Установите Qdrant локально (бесплатно).
   • Вариант B: использовать облако Qdrant Cloud (доступен бесплатный вариант).
3. Получение API-ключа провайдера LLM::
   • Выберите одного из следующих провайдеров и получите ключ API: OpenAI, Azure OpenAI, Together AI, Groq.
4. Установка Memora::

   pip install memora-core

Основные настройки

1. Инициализируйте Memora с базой данных и провайдером LLM:

   from memora import Memora
from qdrant_client import AsyncQdrantClient
from memora.vector_db import QdrantDB
from memora.graph_db import Neo4jGraphInterface
from memora.llm_backends import GroqBackendLLM
# 初始化数据库
vector_db = QdrantDB(async_client=AsyncQdrantClient(url="QDRANT_URL", api_key="QDRANT_API_KEY"))
graph_db = Neo4jGraphInterface(uri="Neo4jURI", username="Username", password="Password", database="DBName")

Использование Memora

1. Создание новых воспоминаний::

   memora = Memora(vector_db=vector_db, graph_db=graph_db, llm_backend=GroqBackendLLM(api_key="YOUR_API_KEY"))
memora.create_memory(user_id="user123", content="这是一个新的记忆内容", timestamp="2025-01-16T00:00:00Z")

2. восстанавливать память::

   memories = memora.retrieve_memories(user_id="user123")
for memory in memories:
print(memory)

3. Обновленная память::

   memora.update_memory(memory_id="memory123", content="更新后的记忆内容")

4. Удаление воспоминаний::

   memora.delete_memory(memory_id="memory123")

Расширенное использование

• эмоциональный маркер память: Добавляйте эмоциональные метки при создании воспоминаний.
• мультимодальная память: Поддерживает хранение и извлечение из памяти видео- и аудиоклипов.

Выполнив описанные выше действия, пользователи смогут быстро начать работу с Memora и в полной мере использовать ее мощные функции управления памятью для обеспечения более естественного и гуманного взаимодействия с искусственным интеллектом.