ThinkThread 是一個基於Python的ChatGPT記憶插件，將對話歷史捕捉到一個向量數據庫中，並利用語義嵌入檢索相關上下文。它與OpenAI的Chat API無縫集成，支援多種後端如Chroma、Qdrant 和 Weaviate。借助ThinkThread，AI代理可以在不同會話間保持連續性，提升回答的相關性和用戶體驗。
推廣此工具
更新此工具
ThinkThread
ThinkThread 是一個基於Python的ChatGPT記憶插件，將對話歷史捕捉到一個向量數據庫中，並利用語義嵌入檢索相關上下文。它與OpenAI的Chat API無縫集成，支援多種後端如Chroma、Qdrant 和 Weaviate。借助ThinkThread，AI代理可以在不同會話間保持連續性，提升回答的相關性和用戶體驗。
精選
ThinkThread 是什麼？
ThinkThread讓開發者可以為ChatGPT驅動的應用添加持久存儲的記憶。它使用Sentence Transformers對每次交流進行編碼，並將嵌入存入流行的向量存儲中。每當用戶輸入新內容時，ThinkThread會進行語義搜索，獲取最相關的過往消息並作為上下文注入提示中。此過程確保連貫性，降低提示工程的工作量，並讓機器人記住長期的細節，例如用戶偏好、交易記錄或專案相關資訊。
誰會使用 ThinkThread？
- AI開發者
- 聊天機器人創建者
- 研究團隊
- 客戶支持工程師
- 產品經理
如何使用 ThinkThread？
- 步驟1：使用 `pip install thinkthread` 安裝
- 步驟2：設置您的 OPENAI_API_KEY 環境變數
- 步驟3：在thinkthread配置中設置您的向量存儲（Chroma、Qdrant、Weaviate）
- 步驟4：在你的Python代碼或CLI中初始化ThinkThread
- 步驟5：使用log_message()方法記錄每個用戶和機器人的消息
- 步驟6：在發送提示之前，調用retrieve_context()以獲取相關歷史記錄
- 步驟7：將返回的上下文注入到您的ChatGPT提示中
- 步驟8：如需清除或重置記憶，使用 `thinkthread clear` 或 clear_memory()
平台
- mac
- windows
- linux
ThinkThread 的核心特徵與益處
主要功能
- 通過向量嵌入實現持久對話記憶
- 支持多個向量存儲（Chroma, Qdrant, Weaviate）
- 自動使用Sentence Transformers進行消息編碼
- 語義搜索以檢索上下文
- 與OpenAI Chat API無縫集成
- 提供CLI和Python SDK介面
優點
- 在多個會話中保持對話上下文
- 提升回應的相關性與連貫性
- 靈活的後端存儲選項
- 開源且擴展性強
- 降低提示工程複雜度
ThinkThread 的主要使用案例與應用
- 保留用戶歷史的客戶支持機器人
- 記住過去課程的教育導師
- 跟蹤項目細節的研究助理
- 參考先前互動的銷售聊天機器人
- 個性化推薦代理
ThinkThread 的常見問答
ThinkThread 公司信息
ThinkThread 評論
5/5
ThinkThread 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain Memory Modules
- Semantic Kernel Memory
- LlamaIndex Memory
- RAG-based frameworks
- DeepInfra Memory