LlamaIndexは、Python用の開発者志向のライブラリであり、大規模な言語モデルとプライベートまたはドメイン固有のデータのギャップを埋めることを目的としています。ベクトル、ツリー、キーワードインデックスなど複数のインデックスタイプを提供し、データベース、ファイルシステム、Web APIのためのアダプターも備えています。ドキュメントをノードに分割し、一般的な埋め込みモデルを用いてノードを埋め込み、インテリジェントなリトリーバルを行いLLMにコンテキストを供給するツールが含まれています。キャッシングやクエリスキーマ、ノード管理を備え、LlamaIndexはリトリーバル強化生成の構築を効率化し、チャットボットやQAサービス、分析パイプラインにおいて高精度かつコンテキスト豊富な応答を実現します。

基本的に、Memaryは大規模言語モデルエージェント専用に調整されたモジュール式のメモリ管理システムを提供します。共通APIを通じてメモリの操作を抽象化し、インメモリ辞書、Redisの分散キャッシュ、PineconeやFAISSなどのベクトルストアによる意味検索をサポートします。ユーザーはスキーマベースのメモリ（エピソード記憶、意味記憶、長期記憶）を定義し、埋め込みモデルを活用して自動的にベクトルストアを構築します。検索機能により、会話中に関連するコンテキストを呼び出し、過去のやり取りやドメイン固有のデータを用いた応答を向上させます。拡張性を考慮して設計されたMemaryは、カスタムメモリバックエンドや埋め込み関数の統合も可能であり、継続的な知識を必要とする堅牢で状態を持つAIアプリケーションの開発に最適です。