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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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AI記憶系統
AI平台與框架
#記憶管理
#AI記憶API
#語意記憶檢索
#對話式AI
#數據持久性
#記憶架構
#模組化AI應用程式
#上下文記憶
#記憶整合
#AI訓練工具
#虛擬助手開發
#客服機器人
#有狀態AI
#可擴展後端
#可擴展AI解決方案
#Redis快取
#向量儲存
#自訂記憶系統
#嵌入模型
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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。
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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
我如何安裝 Memary?
Memary 支援哪些儲存後端?
我可以定義自訂的記憶結構嗎?
如何整合嵌入?
Memary 是線程安全的嗎?
我可以用新後端擴展 Memary 嗎?
如何取得過去的記憶?
Memary 支援長期記憶嗎?
我可以在哪裡找到文檔?
Memary 是開源的嗎?
Memary 公司信息
kingjulio8238
kingjulio8238
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