В основе Memary лежит модульная система управления памятью, специально разработанная для больших языковых моделей-агентов. Через абстрагирование взаимодействий с помощью общего API она поддерживает несколько бекендов, включая словари в памяти, Redis для распределенного кэширования и векторные хранилища, такие как Pinecone или FAISS, для семантического поиска. Пользователи могут определять схемы памяти (эпизодическую, семантическую или долгосрочную) и использовать модели встраивания для автоматического наполнения векторных хранилищ. Функции поиска позволяют вспоминать релевантную память в ходе диалогов, повышая качество ответов и релевантность прошлых взаимодействий или области данных. Благодаря расширяемой архитектуре, Memary может интегрировать пользовательские бекенды и функции встраивания, делая его идеальным для разработки надежных, с состоянием AI-приложений, таких как виртуальные помощники, боты службы поддержки клиентов и инструменты исследования, требующие долговременного хранения знаний.

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.