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MInD 是一個開源工具包,適用於基於 LLM 的代理,通過存儲用戶互動、檢索相關記憶和總結過去事件來提升對話質量。它支援語義和事件記憶管理、記憶壓縮和基於相關性的檢索,使代理能在長時間的對話和會話中保持上下文,提升連貫性與個性化,適用於客戶支援、虛擬助理和互動故事等應用。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 16 2025
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AI平台與框架
AI記憶系統
#記憶框架
#AI記憶能力
#用戶輸入捕捉
#情節記憶
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#自動概括
#對話歷史
#AI代理自定義
#增強記憶管理
#上下文意識
#有效的令牌使用
#動態記憶生命週期
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MInD 是一個開源工具包,適用於基於 LLM 的代理,通過存儲用戶互動、檢索相關記憶和總結過去事件來提升對話質量。它支援語義和事件記憶管理、記憶壓縮和基於相關性的檢索,使代理能在長時間的對話和會話中保持上下文,提升連貫性與個性化,適用於客戶支援、虛擬助理和互動故事等應用。
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精選
MInD 是什麼?
MInD 是一個基於 Python 的記憶框架,旨在為由 LLM 驅動的 AI 代理提供強大的記憶能力。它可以捕捉用戶輸入和系統事件作為事件日誌,將這些日誌濃縮為語義摘要,並根據需求檢索相關記憶。通過可配置的保留策略、相似度搜尋與自動摘要,MInD 維持一個持久的知識庫,供代理在推理時查詢。這確保它們能準確回憶先前的互動、根據歷史調整回應,並在多個會話中提供個性化且連貫的對話。
誰會使用 MInD?
將記憶整合至聊天機器人的 AI 開發者
研究對話上下文管理的研究人員
建造虛擬助理的公司
互動故事設計師
客戶支援自動化工程師
如何使用 MInD?
步驟一:用 pip 安裝:pip install mind-framework
步驟二:導入 MInD 並初始化 MemoryManager
步驟三:配置記憶體存儲(檔案、資料庫、向量儲存空間)
步驟四:使用 record_memory() 記錄互動
步驟五:用 query_memory() 檢索相關記憶
步驟六:用 summarize_memory() 總結長日誌
步驟七:將檢索到的記憶整合到 LLM 提示中
步驟八:根據需要調整保留與檢索設置
平台
mac
windows
linux
MInD 的核心特徵與益處
主要功能
事件記憶記錄
語義記憶摘要
基於相關性的記憶檢索
可配置的存儲後端
記憶壓縮策略
相似度搜尋整合
優點
跨會話持久的上下文
改善回應連貫性
利用摘要減少令牌使用
可定制的記憶生命週期
隨時間增強的個性化
MInD 的主要使用案例與應用
長時間運行的客戶支援聊天機器人
個性化虛擬助理
互動遊戲 NPC 對話
由 AI 驅動的輔導系統
具有上下文感知的知識庫
MInD 的常見問答
什麼是 MInD?
我如何安裝 MInD?
支援哪些存儲後端?
我可以自訂記憶保留策略嗎?
記憶檢索是如何運作的?
哪些 LLM 支援 MInD?
有範例整合嗎?
我如何貢獻?
授權條款?
用戶資料是否安全儲存?
MInD 公司信息
MacaRoots
macaroots
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