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.

eigenDB는 AI와 머신러닝 작업 부하에 맞게 설계된 맞춤형 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 임베딩 벡터를 실시간으로 수집, 인덱싱 및 쿼리할 수 있으며, 수십억 개의 벡터를 초단위 검색 시간으로 지원합니다. 자동 파편 관리, 동적 확장 및 다차원 인덱싱과 같은 기능을 갖추고 있으며, RESTful API 또는 인기 있는 언어용 클라이언트 SDK를 통해 사용할 수 있습니다. eigenDB는 고급 메타데이터 필터링, 내장 보안 제어, 통합 대시보드를 제공하여 성능 모니터링을 지원합니다. 의미 검색, 추천 엔진 또는 이상 감지 등에 신뢰성 높은 고처리량 기반 인프라를 제공합니다.