Memor는 AI 에이전트에 강력한 메모리 관리 시스템을 제공하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 지속적인 임베딩 저장, 맥락 인식 검색, 필터링 및 세분화를 여러 백엔드에서 지원합니다. 개발자는 채팅봇 또는 자율 에이전트에 메모리 작업을 원활하게 통합하여 과거 상호작용을 기억하고 긴 대화 동안 연속성을 유지할 수 있습니다.
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Memor
Memor는 AI 에이전트에 강력한 메모리 관리 시스템을 제공하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 지속적인 임베딩 저장, 맥락 인식 검색, 필터링 및 세분화를 여러 백엔드에서 지원합니다. 개발자는 채팅봇 또는 자율 에이전트에 메모리 작업을 원활하게 통합하여 과거 상호작용을 기억하고 긴 대화 동안 연속성을 유지할 수 있습니다.
추천
Memor란?
Memor는 언어 모델 에이전트용 메모리 하위 시스템을 제공하며, 과거 이벤트, 사용자 선호도 및 맥락 데이터를 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. FAISS, ElasticSearch 및 인메모리 저장소와 같은 여러 백엔드를 지원합니다. 의미 유사성 검색을 사용하여 에이전트는 쿼리 임베딩과 메타데이터 필터를 기반으로 관련 메모리를 검색할 수 있습니다. Memo는 청크화, 인덱싱, 축출 정책이 포함된 맞춤형 메모리 파이프라인을 제공하여 확장 가능한 장기 맥락 관리를 보장합니다. 이를 에이전트 작업 흐름에 통합하여 동적 기록 맥락으로 프롬프트를 풍부하게 하고 다중 세션 간 응답 관련성을 향상시키십시오.
Memor을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- LLM 연구원
- 챗봇 개발자
- 소프트웨어 엔지니어
Memor 사용 방법은?
- 1단계: pip install memor로 Memor 설치
- 2단계: Memor 클라이언트를 가져오고 벡터 저장소 백엔드를 구성
- 3단계: 원하는 매개변수로 메모리 세션 초기화
- 4단계: memory.write()를 사용하여 임베딩과 메타데이터 저장
- 5단계: memory.query()를 사용하여 관련 과거 메모리 검색
- 6단계: 에이전트의 상호작용 루프 내에 메모리 작업 통합
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Memor의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 벡터 기반의 메모리 저장
- 다중 백엔드 지원 (FAISS, ElasticSearch, 인메모리)
- 유사성 검색을 통한 의미적 검색
- 메타데이터 필터링 및 세분화
- 맞춤형 축출 정책
- 컨텍스트 세그먼트화 및 인덱싱
장점
- 세션 간 맥락 연속성 향상
- 응답 관련성 향상
- 확장 가능한 장기 저장
- 오픈소스의 유연성
- LLM 프레임워크와의 손쉬운 통합
Memor의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 세션 간 사용자 선호도를 기억하는 맥락 챗봇
- 장기 메모리를 갖춘 자율 에이전트로 다단계 작업 수행
- 사용자 고유 지식을 갖춘 맞춤형 가상 비서
- 기억이 강화된 언어 모델에 대한 연구
Memor의 자주 묻는 질문
Memor 회사 정보
Memor 리뷰
5/5
Memor의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain Memory
- LlamaIndex Memory
- Autobots Memory Module
- MemoryTorch
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다중 이미지 추론, 단계별 추론, 비전-언어 계획을 가능하게 하는 구성을 조정할 수 있는 LLM 백엔드와 함께하는 멀티모달 AI 에이전트입니다.