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。

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。