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Memor是一個開源的Python庫,為AI代理提供穩健的記憶管理系統。它支持持久存儲嵌入、多經紀人相關的檢索、過濾和分段。開發者可以將記憶操作輕鬆整合到聊天機器人或自主代理中,使模型能回憶過去的互動,並在長時間對話中保持連續性。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 13 2025
--
AI記憶系統
AI平台與框架
#記憶體管理
#語言模型整合
#語義記憶檢索
#向量資料庫
#情境數據儲存
#可自訂的記憶體系統
#AI代理工作流程
#長期記憶解決方案
#元資料過濾
#情境相似性搜尋
#多後端支援
#可擴展的數據存儲
#開源記憶體工具
#提升用戶體驗
#動態記憶更新
#高效的上下文索引
#會話連續性
#個性化AI回應
#智能上下文切分
#嵌入存儲解決方案
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Memor
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Memor是一個開源的Python庫,為AI代理提供穩健的記憶管理系統。它支持持久存儲嵌入、多經紀人相關的檢索、過濾和分段。開發者可以將記憶操作輕鬆整合到聊天機器人或自主代理中,使模型能回憶過去的互動,並在長時間對話中保持連續性。
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AI記憶系統
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#嵌入存儲解決方案
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精選
Memor 是什麼?
Memor為語言模型代理提供一個記憶子系統,允許它們將過去事件的嵌入、用戶偏好與上下文資料存儲在向量資料庫中。它支援FAISS、ElasticSearch和內存存儲等多種後端。透過語意相似度搜索,代理能根據查詢的嵌入和元資料篩選器檢索相關記憶。Memor的可定制記憶流程包括分塊、索引和逐出策略,確保可擴展的長期語境管理。將其整合到你的代理工作流程中,以豐富提示的動態歷史背景,提升多會話交互的回應相關性。
誰會使用 Memor?
AI開發者
LLM研究員
聊天機器人建構者
軟體工程師
如何使用 Memor?
步驟一:透過 pip install memor 安裝Memor
步驟二:導入Memor客戶端並配置向量存儲後端
步驟三:用所需參數初始化記憶會話
步驟四:使用 memory.write() 儲存嵌入和元資料
步驟五:用 memory.query() 檢索相關的過去記憶
步驟六:將記憶操作整合到代理的交互循環中
平台
mac
windows
linux
Memor 的核心特徵與益處
主要功能
基於向量的記憶存儲
多後端支援(FAISS、ElasticSearch、內存)
語義檢索與相似度搜索
元資料篩選與分塊
可定制的逐出策略
語境分段與索引
優點
提高多會話之間的語境連續性
提升回應的相關性
可擴展的長期存儲
開源彈性
與LLM框架的輕鬆整合
Memor 的主要使用案例與應用
記住用戶偏好的上下文聊天機器人
具有長期記憶的自主代理,用於多步任務
個性化的虛擬助手,具備用戶專屬知識
記憶擴展語言模型的研究
Memor 的常見問答
什麼是Memor?
支援哪些語言?
我如何安裝Memor?
Memor支持哪些後端?
我可以自定義記憶檢索參數嗎?
記憶是如何存儲的?
Memor準備好用於生產了嗎?
Memor支持分散式存儲嗎?
Memor如何處理記憶的解碼?
Memor有社區支持嗎?
Memor 公司信息
OpenSciLab
openscilab
https://www.openscilab.com
company/openscilab
@openscilabx
[email protected]
README.md
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LangChain Memory
LlamaIndex Memory
Autobots Memory Module
MemoryTorch
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