Memor — это открытая библиотека Python, предоставляющая ИИ-агентам надежную систему управления памятью. Она обеспечивает постоянное хранение векторных представлений, контекстно-ориентированный поиск, фильтрацию и сегментацию на нескольких бэкендах. Разработчики могут легко интегрировать операции с памятью в чат-боты или автономных агентов, что позволяет моделям вспоминать прошлые взаимодействия и поддерживать преемственность в длинных диалогах.
Memor — это открытая библиотека Python, предоставляющая ИИ-агентам надежную систему управления памятью. Она обеспечивает постоянное хранение векторных представлений, контекстно-ориентированный поиск, фильтрацию и сегментацию на нескольких бэкендах. Разработчики могут легко интегрировать операции с памятью в чат-боты или автономных агентов, что позволяет моделям вспоминать прошлые взаимодействия и поддерживать преемственность в длинных диалогах.
Memor предоставляет подсистему памяти для агентов на базе языковых моделей, позволяющую сохранять векторные представления прошедших событий, предпочтений пользователей и контекстных данных в векторных базах данных. Поддерживаются несколько бэкендов, таких как FAISS, ElasticSearch и системы в памяти. С помощью поиска по семантическому сходству агенты могут получать релевантные воспоминания на основе запросных векторных представлений и фильтров метаданных. Настраиваемые пайплайны памяти Memor включают сегментацию, индексирование и политики вытеснения, обеспечивая масштабируемое управление контекстом на длительный срок. Интегрируйте это в рабочий процесс вашего агента для обогащения команд динамическим историческим контекстом и повышения релевантности ответов в многосессионных взаимодействиях.
Кто будет использовать Memor?
Разработчики ИИ
Исследователи LLM
Создатели чат-ботов
Инженеры-программисты
Как использовать Memor?
Шаг 1: Установите Memor через pip install memor
Шаг 2: Импортируйте клиента Memor и настройте свой бэкенд хранения векторов
Шаг 3: Инициализируйте сессию памяти с желаемыми параметрами
Шаг 4: Используйте memory.write() для хранения векторных представлений и метаданных
Шаг 5: Используйте memory.query() для поиска релевантных прошлых воспоминаний
Шаг 6: Интегрируйте операции памяти в цикл взаимодействия вашего агента
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Memor
Основные функции
Векторное хранение памяти
Поддержка нескольких бэкендов (FAISS, ElasticSearch, in-memory)
Семантический поиск с помощью поиска по сходству
Фильтрация метаданных и сегментация
Настраиваемые политики вытеснения
Сегментация и индексирование контекста
Преимущества
Улучшенная преемственность контекста между сессиями
Повышенная релевантность ответов
Масштабируемое долговременное хранение
Гибкость с открытым исходным кодом
Легкая интеграция с системами LLM
Основные Сценарии Использования и Приложения Memor
Контекстные чат-боты, запоминающие предпочтения пользователей между сессиями
Автономные агенты с долговременной памятью для многоэтапных задач
Персонализированные виртуальные ассистенты с пользовательскими знаниями
Исследования в области языковых моделей с расширенной памятью
Мультифункциональный AI-агент, поддерживающий многокартинное вывод, пошаговое рассуждение и планирование с использованием конфигурируемых LLM-бэкендов.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.