Im Kern bietet Memary ein modulares Speichermanagementsystem, das speziell für große Sprachmodell-Agenten entwickelt wurde. Durch die Abstraktion von Speicherinteraktionen über eine gemeinsame API unterstützt es mehrere Backends, darunter In-Memory-Dictionaries, Redis für verteiltes Caching und Vektor-Speicher wie Pinecone oder FAISS für semantische Suche. Benutzer definieren schemasbasierte Speicher (episodisch, semantisch oder Langzeit) und nutzen Einbettungsmodelle, um Vektor-Speicher automatisch zu füllen. Abfragefunktionen ermöglichen kontextuell relevante Speicherabrufe während Gesprächen, was die Antworten der Agenten mit vergangenen Interaktionen oder fachspezifischen Daten verbessert. Für Erweiterbarkeit konzipiert, kann Memary benutzerdefinierte Speicher-Backends und Einbettungsfunktionen integrieren, was es ideal macht für die Entwicklung robuster, zustandsbehafteter KI-Anwendungen wie virtuelle Assistenten, Kundenservice-Chatbots und Forschungswerkzeuge, die über die Zeit persistentes Wissen erfordern.

DopplerAI ist eine fortschrittliche API, die entwickelt wurde, um Entwicklern bei der Erstellung anspruchsvoller Anwendungen für große Sprachmodelle (LLM) zu helfen. Sie enthält integrierte Speicherfunktionen und Vektorsuche, die ein robustes Framework für die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und anderen interaktiven KI-Anwendungen bieten. Mit DopplerAI können Benutzer eine bessere Kontextbeibehaltung in Gesprächen und genauere Informationsabrufe erreichen, wodurch das Gesamterlebnis der Benutzer und die Funktionalität KI-gesteuerter Anwendungen verbessert werden.