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.