Memor oferece um subsistema de memória para agentes de modelos de linguagem, permitindo armazenar embeddings de eventos passados, preferências de usuário e dados contextuais em bancos de dados vetoriais. Suporta múltiplos backends, como FAISS, ElasticSearch e armazenamentos em memória. Usando busca por similaridade semântica, os agentes podem recuperar memórias relevantes com base em embeddings de consulta e filtros de metadados. Pipelines de memória personalizáveis incluem segmentação, indexação e políticas de expulsão, garantindo gerenciamento escalável de contexto a longo prazo. Integre-o no fluxo de trabalho do seu agente para enriquecer prompts com contexto histórico dinâmico e melhorar a relevância das respostas em múltiplas sessões.

EigenDB é um banco de dados vetorial projetado especificamente para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina. Permite que os usuários ingeram, indexem e consultem vetores de embedding de alta dimensão em tempo real, suportando bilhões de vetores com tempos de busca inferiores a um segundo. Com recursos como gerenciamento automatizado de partições, dimensionamento dinâmico e indexação multidimensional, integra-se via APIs REST ou SDKs para linguagens populares. EigenDB também oferece filtragem avançada de metadados, controles de segurança integrados e um painel unificado para monitoramento de desempenho. Seja alimentando busca semântica, mecanismos de recomendação ou detecção de anomalias, o EigenDB fornece uma base confiável de alta taxa de transferência para aplicações de IA baseadas em embedding.