Au cœur, Memary fournit un système de gestion de mémoire modulaire adapté aux agents de modèles linguistiques de grande taille. En abstraisant les interactions de mémoire via une API commune, il supporte plusieurs backends, notamment des dictionnaires en mémoire, Redis pour la mise en cache distribuée, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS pour la recherche sémantique. Les utilisateurs définissent des schémas de mémoire (épisodes, sémantique ou à long terme) et exploitent des modèles d’embedding pour remplir automatiquement les magasins vectoriels. Les fonctions de récupération permettent de rappeler la mémoire pertinente contextuellement lors des conversations, améliorant les réponses des agents avec des interactions passées ou des données spécifiques au domaine. Conçu pour l’extensibilité, Memary peut intégrer des backends et fonctions d’embedding personnalisées, rendant idéal le développement d’applications IA robustes et à états, comme les assistants virtuels, bots de service client, et outils de recherche nécessitant une connaissance persistante au fil du temps.

DopplerAI est une API avancée conçue pour aider les développeurs à créer des applications sophistiquées de Modèle de Langage de Grande Taille (LLM). Elle comprend des capacités de mémoire intégrées et une recherche vectorielle, fournissant un cadre robuste pour développer des chatbots, des assistants virtuels et d'autres applications interactives d'IA. Avec DopplerAI, les utilisateurs peuvent atteindre une meilleure rétention du contexte dans les conversations et des récupérations d'informations plus précises, améliorant l'expérience utilisateur globale et la fonctionnalité des applications basées sur l'IA.