Memor
0 BewertungenMemor ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die KI-Agenten ein robustes Gedächtnisverwaltungssystem bietet. Es ermöglicht die Persistenzspeicherung von Einbettungen, kontextbewusstem Abruf, Filtering und Segmentierung über mehrere Backends hinweg. Entwickler können Gedächtnisoperationen nahtlos in Chatbots oder autonome Agenten integrieren, sodass Modelle vergangene Interaktionen abrufen und Kontinuität in langen Gesprächen aufrechterhalten können.
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KI-Plattformen & Frameworks
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Memor
Memor ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die KI-Agenten ein robustes Gedächtnisverwaltungssystem bietet. Es ermöglicht die Persistenzspeicherung von Einbettungen, kontextbewusstem Abruf, Filtering und Segmentierung über mehrere Backends hinweg. Entwickler können Gedächtnisoperationen nahtlos in Chatbots oder autonome Agenten integrieren, sodass Modelle vergangene Interaktionen abrufen und Kontinuität in langen Gesprächen aufrechterhalten können.
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Was ist Memor?
Memor bietet ein Gedächtnissystem für Sprachmodell-Agenten, mit dem sie Einbettungen vergangener Ereignisse, Nutzerpräferenzen und kontextbezogener Daten in Vektordatenbanken speichern können. Es unterstützt mehrere Backends wie FAISS, ElasticSearch und In-Memory-Stores. Mit semantischer Ähnlichkeitssuche können Agenten relevante Erinnerungen basierend auf Abfrageeinbettungen und Metadatenfiltern abrufen. Die anpassbaren Gedächtnis-Pipelines von Memor enthalten Chunking, Indizierung und Vertreibungsrichtlinien, die ein skalierbares Langzeitkontextmanagement sicherstellen. Integrieren Sie es in den Arbeitsablauf Ihres Agenten, um Eingabeaufforderungen mit dynamischem historischen Kontext anzureichern und die Relevanz der Antworten in Mehrsitzungsinteraktionen zu erhöhen.
Wer wird Memor verwenden?
- KI-Entwickler
- LLM-Forscher
- Chatbot-Bauer
- Softwareingenieure
Wie verwendet man Memor?
- Schritt 1: Installieren Sie Memor mit pip install memor
- Schritt 2: Importieren Sie den Memor-Client und konfigurieren Sie Ihr Vektor-Backend
- Schritt 3: Initialisieren Sie eine Gedächtnissitzung mit den gewünschten Parametern
- Schritt 4: Verwenden Sie memory.write(), um Einbettungen und Metadaten zu speichern
- Schritt 5: Verwenden Sie memory.query(), um relevante vergangene Erinnerungen abzurufen
- Schritt 6: Integrieren Sie Gedächtnisoperationen in die Interaktionsschleife Ihres Agenten
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Memor
Die Hauptfunktionen
- Vektorbasiertes Gedächtnisspeicherung
- Multi-Backend-Unterstützung (FAISS, ElasticSearch, In-Memory)
- Semantische Abfrage mit Ähnlichkeitssuche
- Metadatenfilterung und Chunking
- Anpassbare Vertreibungsrichtlinien
- Kontextsegmentierung und Indexierung
Die Vorteile
- Verbesserte Kontextkontinuität über Sitzungen hinweg
- Höhere Relevanz der Antworten
- Skalierbare Langzeitspeicherung
- Open-Source-Flexibilität
- Einfache Integration in LLM-Frameworks
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Memor
- Kontextbezogene Chatbots, die Nutzerpräferenzen über Sitzungen hinweg merken
- Autonome Agenten mit Langzeitgedächtnis für mehrstufige Aufgaben
- Personalisierte virtuelle Assistenten mit nutzerspezifischem Wissen
- Forschung zu erinnerungsfähigen Sprachmodellen
FAQs zu Memor
Unternehmensinformationen zu Memor
Memor Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Memor?
- LangChain Memory
- LlamaIndex Memory
- Autobots Memory Module
- MemoryTorch
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