mem0
Mem0 是一个针对大型语言模型（LLMs）的智能自适应记忆层，通过保留和利用上下文信息提升个性化的AI体验。它在多个领域中具有重要应用，包括客户支持、医疗诊断、自主系统以及个性化内容推荐等，能够记住用户偏好，适应个体需求，并随着时间的推移不断改进。
主要功能
- 多级记忆：包括用户、会话和AI代理的记忆保留。
- 自适应个性化：基于交互进行持续改进。
- 开发者友好API：简便集成到各种应用中。
- 跨平台一致性：在不同设备上表现一致。
- 托管服务：便捷的托管解决方案。
使用场景
- 客户支持：记住用户的历史问题和偏好，提高响应效率。
- 医疗诊断：记忆患者的病史和诊断信息，辅助医生决策。
- 自主系统：如机器人和无人机的路径规划和任务管理。
- 个性化推荐：根据用户的历史行为进行内容推荐。
安装与使用
通过 pip 安装：
pip install mem0ai
基本使用方法：
import os
from mem0 import Memory
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xxx"
m = Memory()
常用操作：
- 添加记忆：
result = m.add("我正在提高我的网球技术。推荐一些在线课程。", user_id="alice", metadata={"category": "hobbies"})
- 更新记忆：
result = m.update(memory_id=<memory_id_1>, data="喜欢周末打网球")
- 搜索记忆：
related_memories = m.search(query="爱丽丝的爱好是什么？", user_id="alice")
- 获取所有记忆：
all_memories = m.get_all()
memory_id = all_memories[0]["id"]
- 获取记忆历史：
history = m.history(memory_id=<memory_id_1>)
高级使用
对于生产环境，可以使用 Qdrant 作为向量存储：
config = {
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"host": "localhost",
"port": 6333,
}
},
}
m = Memory.from_config(config)
定价
Mem0 提供开源、自托管与企业级解决方案，以满足不同规模和需求的用户。
总体而言，Mem0 提供了一个强大的记忆层，使得AI更智能、更个性化、更适应用户需求。对于开发者和企业，这是一项可以极大提升AI交互体验的利器。
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