Memor
0 AvisMemor est une bibliothèque Python open source proposant aux agents IA un système robuste de gestion de la mémoire. Elle permet une stockage persistant des embeddings, récupération contextuelle, filtrage et segmentation sur plusieurs backends. Les développeurs peuvent intégrer sans effort les opérations de mémoire dans des chatbots ou des agents autonomes, permettant aux modèles de se rappeler des interactions passées et de maintenir la continuité lors de longues conversations.
Systèmes de mémoire IA
Plateformes et frameworks d'IA
#gestion de la mémoire
#intégration des modèles linguistiques
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#base de données vectorielle
#stockage de données contextuelles
#systèmes de mémoire personnalisables
#workflow d'agents IA
#solutions de mémoire à long terme
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#mises à jour de mémoire dynamiques
#indexation contextuelle efficace
#continuité de session
#réponses personnalisées de l'IA
#chunking de contexte intelligent
#solutions de stockage d'embeddings
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Memor
Memor est une bibliothèque Python open source proposant aux agents IA un système robuste de gestion de la mémoire. Elle permet une stockage persistant des embeddings, récupération contextuelle, filtrage et segmentation sur plusieurs backends. Les développeurs peuvent intégrer sans effort les opérations de mémoire dans des chatbots ou des agents autonomes, permettant aux modèles de se rappeler des interactions passées et de maintenir la continuité lors de longues conversations.
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Vedettes
Qu'est-ce que Memor ?
Memor offre un sous-système de mémoire pour les agents de modèles linguistiques, leur permettant de stocker des embeddings d’événements passés, préférences utilisateur et données contextuelles dans des bases de données vectorielles. Elle supporte plusieurs backends tels que FAISS, ElasticSearch et les stockages en mémoire. Grâce à la recherche par similarité sémantique, les agents peuvent récupérer des mémoires pertinentes basées sur des embeddings de requête et des filtres métadonnées. Les pipelines de mémoire personnalisables de Memor incluent le découpage, l’indexation et les politiques d’éviction, assurant une gestion du contexte à long terme et évolutive. Intégrez-la dans le flux de travail de votre agent pour enrichir ses prompts avec un contexte historique dynamique et améliorer la pertinence des réponses lors de multiples sessions.
Qui va utiliser Memor ?
- Développeurs IA
- Chercheurs LLM
- Créateurs de Chatbots
- Ingénieurs logiciels
Comment utiliser Memor ?
- Étape 1 : Installez Memor avec pip install memor
- Étape 2 : Importez le client Memor et configurez votre backend de stockage vectoriel
- Étape 3 : Initialisez une session mémoire avec les paramètres souhaités
- Étape 4 : Utilisez memory.write() pour stocker les embeddings et métadonnées
- Étape 5 : Utilisez memory.query() pour récupérer des souvenirs passés pertinents
- Étape 6 : Intégrez les opérations de mémoire dans la boucle d’interaction de votre agent
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Memor
Les fonctionnalités principales
- Stockage de mémoire basé sur des vecteurs
- Support multi-backends (FAISS, ElasticSearch, en mémoire)
- Récupération sémantique avec recherche de similarité
- Filtrage de métadonnées et découpage
- Politiques d’éviction personnalisables
- Segmentation et indexation du contexte
Les avantages
- Amélioration de la continuité du contexte à travers des sessions
- Pertinence accrue des réponses
- Stockage évolutif à long terme
- Flexibilité open source
- Intégration facile avec les frameworks LLM
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Memor
- Chatbots contextuels qui se souviennent des préférences utilisateur entre les sessions
- Agents autonomes avec mémoire à long terme pour des tâches multi-étapes
- Assistants virtuels personnalisés avec connaissances spécifiques à l’utilisateur
- Recherche sur les modèles de langage augmentés par la mémoire
FAQs sur Memor
Informations sur la Société Memor
Avis Memor
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de Memor ?
- LangChain Memory
- LlamaIndex Memory
- Autobots Memory Module
- MemoryTorch
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