Mem0:个性化人工智能的记忆层


Mem0:个性化人工智能的记忆层

01

概述

Mem0为大型语言模型提供了一个智能且自我完善的记忆层,使得跨应用的个性化人工智能体验成为可能。
备注:Mem0的代码库现在也包括了Embedchain项目。该团队将持续维护并支持Embedchain。您可以在embedchain目录中找到Embedchain的代码库。

02

特性

  • 多层次记忆架构:涵盖用户记忆、会话记忆以及人工智能代理记忆的持久化存储。 

  • 自适应个性化定制:根据用户交互持续优化,以实现更精准的个性化服务。 

  • 开发者友好接口:提供简洁的API,便于快速集成到各种应用程序中。 

  • 跨平台一致性保障:确保在不同设备上提供统一且连贯的用户体验。

  • 全面托管服务:提供无忧的云托管解决方案,简化部署和管理流程。

03

Roadmap

  • 支持与众多大型语言模型提供商的无缝集成 

  • 兼容多种大型语言模型框架技术 

  • 实现与人工智能代理框架的深度整合 

  • 提供灵活定制的记忆生成与更新机制 

  • 提供全面支持的托管平台服务

04

快速开始

安装

pip install mem0ai

获取API Key

Mem0:个性化人工智能的记忆层

基本用法

import os
from mem0 import Memory

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

# Initialize Mem0
m = Memory()

# Store a memory from any unstructured text
result = m.add("I am working on improving my tennis skills. Suggest some online courses.", user_id="alice", metadata={"category""hobbies"})
print(result)
# Created memory: Improving her tennis skills. Looking for online suggestions.

# Retrieve memories
all_memories = m.get_all()
print(all_memories)

# Search memories
related_memories = m.search(query="What are Alice's hobbies?", user_id="alice")
print(related_memories)

# Update a memory
result = m.update(memory_id="m1", data="Likes to play tennis on weekends")
print(result)

# Get memory history
history = m.history(memory_id="m1")
print(history)```


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