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.

RecurSearch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der rekursive semantische Suche zur Verbesserung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten-Workflows eingesetzt wird. Benutzer definieren eine Suchpipeline, die Abfragen und Dokumente in Vektorräume einbettet, anschließend Abfragen auf Basis früherer Ergebnisse iterativ verfeinert, Metadaten- oder Schlüsselwortfilter anwendet und Ergebnisse zusammenfasst oder aggregiert. Dieser schrittweise Verfeinerungsprozess führt zu höherer Genauigkeit, reduziert API-Aufrufe und hilft Agenten, tief verschachtelte oder kontextspezifische Informationen aus großen Sammlungen zu erkennen.