Memorは、AIエージェント向けに堅牢な記憶管理システムを提供するオープンソースのPythonライブラリです。埋め込みの永続的保存、コンテキスト認識の検索、フィルタリング、セグメント化を複数のバックエンドで可能にします。開発者はチャットボットや自律エージェントにシームレスに記憶操作を統合でき、過去のやり取りを思い出し、長い会話の中での連続性を保てます。
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Memor
Memorは、AIエージェント向けに堅牢な記憶管理システムを提供するオープンソースのPythonライブラリです。埋め込みの永続的保存、コンテキスト認識の検索、フィルタリング、セグメント化を複数のバックエンドで可能にします。開発者はチャットボットや自律エージェントにシームレスに記憶操作を統合でき、過去のやり取りを思い出し、長い会話の中での連続性を保てます。
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remio - Personal AI Assistant
remioはAI搭載のパーソナルナレッジハブで、あなたのすべてのデジタル情報を自動的にキャプチャして整理します。
Memorとは？
Memorは、言語モデルエージェントのための記憶サブシステムを提供し、過去のイベント、ユーザーの好み、コンテキストデータの埋め込みをベクトルデータベースに保存します。FAISSやElasticsearch、インメモリストアなど複数のバックエンドに対応しています。意味的類似性検索を使用して、エージェントはクエリの埋め込みやメタデータフィルターに基づいて関連する記憶を検索できます。Memorのカスタマイズ可能な記憶パイプラインには、チャンク化、インデックス作成、排除ポリシーが含まれ、スケーラブルな長期コンテキスト管理を実現します。これをエージェントのワークフローに統合し、動的な履歴コンテキストでプロンプトを豊かにし、複数セッションにわたる応答の関連性を向上させます。
誰がMemorを使うの？
- AI開発者
- LLM研究者
- チャットボット開発者
- ソフトウェアエンジニア
Memorの使い方は？
- ステップ1：pip install memorでMemorをインストール
- ステップ2：Memorクライアントをインポートし、ベクトルストアバックエンドを設定
- ステップ3：希望のパラメータで記憶セッションを初期化
- ステップ4：memory.write()を使用して埋め込みとメタデータを保存
- ステップ5：memory.query()を使用して過去の関連記憶を検索
- ステップ6：エージェントの対話ループ内に記憶操作を統合
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Memorの主な特長・利点
コア機能
- ベクトルベースの記憶保存
- 複数バックエンドのサポート（FAISS、ElasticSearch、インメモリ）
- 類似性検索によるセマンティック検索
- メタデータフィルタリングとチャンク化
- カスタマイズ可能な排除ポリシー
- コンテキストのセグメント化とインデックス作成
利点
- セッション間のコンテキスト連続性の向上
- 応答の関連性向上
- 長期のスケーラブル保存
- オープンソースの柔軟性
- LLMフレームワークとの簡単な連携
Memorの主な使用ケース・アプリケーション
- セッションを跨いでユーザープリファレンスを記憶するコンテキシャルチャットボット
- 長期記憶を持つ自律エージェントによる多ステップタスク
- ユーザー固有の知識を持つパーソナライズされた仮想アシスタント
- 記憶増強型言語モデルに関する研究
MemorのFAQs
Memor会社情報
Memor のレビュー
5/5
Memorの主な競合と代替品は？
- LangChain Memory
- LlamaIndex Memory
- Autobots Memory Module
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