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Memontoは、会話エージェントが長期のインタラクションをキャプチャ、処理、リコールできるオープンソースのAIメモリフレームワークです。対話から重要な洞察を抽出し、要約を生成し、SQLite、FAISS、Redisなどの複数のバックエンドにベクトル埋め込みを保存します。過去の会話を関連付けて取得することで、エージェントは長い会話でも一貫したコンテキストを維持し、パーソナライズを改善し、より自然でコンテキスト感知型の応答を提供します。
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May 18 2025
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AIプラットフォームとフレームワーク
AIメモリシステム
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#パーソナライズされた応答
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#会話追跡
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Memonto
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Memontoは、会話エージェントが長期のインタラクションをキャプチャ、処理、リコールできるオープンソースのAIメモリフレームワークです。対話から重要な洞察を抽出し、要約を生成し、SQLite、FAISS、Redisなどの複数のバックエンドにベクトル埋め込みを保存します。過去の会話を関連付けて取得することで、エージェントは長い会話でも一貫したコンテキストを維持し、パーソナライズを改善し、より自然でコンテキスト感知型の応答を提供します。
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May 18 2025
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AIを訪れる
フィーチャー
Memontoとは?
MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。
誰がMemontoを使うの?
対話AI開発者
NLP研究者およびデータサイエンティスト
カスタマーサポートチャットボットチーム
パーソナライズされたアシスタントを構築する製品チーム
Memontoの使い方は?
ステップ1:pipを使用してMemontoをインストール:pip install memonto
ステップ2:プロジェクト設定でストレージバックエンド(SQLite、FAISS、Redis)を構成
ステップ3:エージェントコードでMemontoのメモリマネージャを初期化
ステップ4:インカミングメッセージのための概要化と埋め込みパイプラインを追加
ステップ5:応答を生成する前にMemontoに問い合わせて、関連する過去の記憶を取得
プラットフォーム
mac
windows
linux
Memontoの主な特長・利点
コア機能
自動対話キャプチャおよび要約
ベクトル埋め込みの生成
複数バックエンドストレージ(SQLite、FAISS、Redis)のサポート
意味的記憶検索
カスタマイズ可能なパイプラインによる統合
利点
セッション間のコンテキスト保持の強化
パーソナライズおよびユーザーエクスペリエンスの向上
拡張されたストレージおよび検索性能
既存のエージェントフレームワークとの柔軟な連携
プロンプトエンジニアリングの複雑さを低減
Memontoの主な使用ケース・アプリケーション
長期のユーザーメモリを持つチャットボットの構築
過去チケットを呼び出すカスタマーサポートシステム
ユーザの好みを覚えているパーソナルデジタルアシスタント
会話のコンテキストとパーソナライズに関する研究
MemontoのFAQs
Memontoは何に使われますか?
Memontoはどのストレージバックエンドをサポートしていますか?
Memontoのインストール方法は?
サマライゼーションパイプラインをカスタマイズできますか?
Memontoはどのように関連する記憶を取得しますか?
Memontoはオープンソースですか?
どの埋め込みモデルを使用できますか?
Memontoは並行処理に対応していますか?
メモリー保持ポリシーはどう設定しますか?
サポートはどこで受けられますか?
Memonto会社情報
Memonto (shihanwan)
shihanwan
https://www.xeol.io/
in/shihanwan
@shihanwan
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Pinecone
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