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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.