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。

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。