Memor
0 ReseñasMemor es una biblioteca Python de código abierto que ofrece a los agentes de IA un sistema robusto de gestión de memoria. Permite almacenamiento persistente de incrustaciones, recuperación consciente del contexto, filtrado y segmentación en múltiples backends. Los desarrolladores pueden integrar sin esfuerzo operaciones de memoria en chatbots o agentes autónomos, permitiendo que los modelos recuerden interacciones pasadas y mantengan la continuidad en conversaciones prolongadas.
Sistemas de memoria de IA
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Memor
Memor es una biblioteca Python de código abierto que ofrece a los agentes de IA un sistema robusto de gestión de memoria. Permite almacenamiento persistente de incrustaciones, recuperación consciente del contexto, filtrado y segmentación en múltiples backends. Los desarrolladores pueden integrar sin esfuerzo operaciones de memoria en chatbots o agentes autónomos, permitiendo que los modelos recuerden interacciones pasadas y mantengan la continuidad en conversaciones prolongadas.
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Destacados
¿Qué es Memor?
Memor ofrece un subsistema de memoria para agentes de modelos lingüísticos, permitiéndoles almacenar incrustaciones de eventos pasados, preferencias del usuario y datos contextuales en bases de datos vectoriales. Soporta múltiples backends como FAISS, ElasticSearch y almacenes en memoria. Con búsquedas semánticas de similitud, los agentes pueden recuperar memorias relevantes basándose en incrustaciones de consultas y filtros de metadatos. Las pipelines de memoria personalizables de Memor incluyen segmentación, indexado y políticas de expulsión, asegurando una gestión escalable y a largo plazo del contexto. Integra esto en el flujo de trabajo de tu agente para enriquecer los prompts con contexto histórico dinámico y mejorar la relevancia en respuestas en interacciones multisesión.
¿Quién usará Memor?
- Desarrolladores de IA
- Investigadores LLM
- Constructores de Chatbots
- Ingenieros de software
¿Cómo usar Memor?
- Paso 1: Instala Memor con pip install memor
- Paso 2: Importa el cliente Memor y configura tu backend de base de datos vectorial
- Paso 3: Inicia una sesión de memoria con los parámetros deseados
- Paso 4: Usa memory.write() para almacenar incrustaciones y metadatos
- Paso 5: Usa memory.query() para recuperar memorias pasadas relevantes
- Paso 6: Integra operaciones de memoria en el ciclo de interacción de tu agente
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Memor
Las características principales
- Almacenamiento de memoria basado en vectores
- Soporte multi-backend (FAISS, ElasticSearch, en memoria)
- Recuperación semántica con búsqueda de similitud
- Filtrado de metadatos y segmentación
- Políticas de expulsión personalizables
- Segmentación e indexación de contexto
Los beneficios
- Mayor continuidad del contexto en varias sesiones
- Respuesta más relevante
- Almacenamiento escalable a largo plazo
- Flexibilidad de código abierto
- Fácil integración con frameworks LLM
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Memor
- Chatbots contextuales que recuerdan preferencias del usuario en varias sesiones
- Agentes autónomos con memoria a largo plazo para tareas multietapa
- Asistentes virtuales personalizados con conocimientos específicos del usuario
- Investigación sobre modelos de lenguaje aumentados con memoria
FAQs sobre Memor
Información de la Compañía Memor
Reseñas de Memor
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Memor?
- LangChain Memory
- LlamaIndex Memory
- Autobots Memory Module
- MemoryTorch
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