Memary

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Memary 是一個設計用來簡化 AI 代理記憶管理的 Python 函式庫。它提供統一介面,支援多種儲存後端,如記憶體、Redis 和向量資料庫。開發者可以定義短期與長期記憶的結構,並使用嵌入向量進行語義檢索。Memary 確保跨會話的無縫上下文持久化,使聊天機器人與虛擬助理等 LLM 應用具有更好的對話連貫性與知識保留。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 04 2025
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Memary
Memary 是一個設計用來簡化 AI 代理記憶管理的 Python 函式庫。它提供統一介面,支援多種儲存後端,如記憶體、Redis 和向量資料庫。開發者可以定義短期與長期記憶的結構,並使用嵌入向量進行語義檢索。Memary 確保跨會話的無縫上下文持久化,使聊天機器人與虛擬助理等 LLM 應用具有更好的對話連貫性與知識保留。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 04 2025
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精選

Memary 是什麼?

本質上,Memary 提供一個模組化的記憶管理系統,專為大型語言模型代理而設。通過統一 API 抽象記憶體交互,支援多種儲存後端,包括內存字典、Redis 進行分散快取以及 Pinecone 或 FAISS 等向量存儲進行語義搜尋。用戶可以定義基於結構的記憶(情節、語義或長期)並利用嵌入模型自動填充向量儲存。檢索功能允許在對話中召回相關記憶,提升代理的回應質量與過往交互或專用領域資料相關性。設計上具擴展性,Memary 支援定制後端與嵌入函數,適合打造穩健且有狀態的 AI 應用,如虛擬助手、客戶服務機器人及需持久知識的研究工具。

誰會使用 Memary?

  • AI 開發者
  • LLM 研究人員
  • 聊天機器人建立者
  • 軟體架構師
  • 企業團隊

如何使用 Memary?

  • 步驟1:使用 pip 安裝 `pip install memary`
  • 步驟2:引入 Memary 並選擇記憶體存儲後端
  • 步驟3:定義短期與長期記憶的架構
  • 步驟4:根據需要新增記憶條目並生成嵌入
  • 步驟5:在代理運行期間檢索相關記憶
  • 步驟6:將 Memary 整合入您的 AI 代理流程以豐富上下文

平台

  • mac
  • windows
  • linux

Memary 的核心特徵與益處

主要功能

  • 統一的 AI 代理記憶 API
  • 支援內存、Redis 與向量存儲後端
  • 基於架構的短期與長期記憶定義
  • 自動嵌入整合,用於語義搜尋
  • 對話中的情境記憶檢索
  • 可擴展架構,支援自訂後端

優點

  • 提升對話連續性
  • 支持有狀態的 AI 應用
  • 具擴展性的後端支持
  • 模組化與可定制
  • 跨會話持久的上下文

Memary 的主要使用案例與應用

  • 多輪對話中維持用戶上下文
  • 具長期個人化的虛擬助理
  • 回憶過去交互的客戶服務機器人
  • 保存實驗筆記的研究工具
  • 需要持續記憶的知識型 AI 應用

Memary 的常見問答

Memary 公司信息

Memary 評論

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Memary 的主要競爭對手和替代方案?

  • LangChain Memory
  • LlamaIndex Memory
  • GPTCache
  • AutoGPT Memory
  • Microsoft Semantic Kernel Memory

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