MemoryScope
MemoryScope 简介
MemoryScope 是一个为大语言模型(LLM)聊天机器人提供强大灵活的长期记忆能力的框架。通过这个系统,聊天机器人可以不断学习并记住用户的基本信息、习惯和偏好,使得用户在使用过程中逐渐感受到被“理解”的体验。
主要特性
-
内存数据库:MemoryScope 配备了一个向量数据库(默认使用 ElasticSearch)来存储系统中记录的所有记忆片段。
-
工人库:MemoryScope 将长期记忆的能力分解为独立的工人,包括超过20个用于信息过滤、观察提取和洞察更新的工人。
-
操作库:基于工人管道构建内存服务的操作,支持内存检索和记忆整合等关键功能。
- 内存检索:根据用户查询,返回相关的内存片段。
- 记忆整合:将一批用户查询进行分析,提取重要信息以存入内存数据库。
- 反思与再整合:定期反思新记录的观察结果,更新洞察并消除记忆片段之间的矛盾和重复。
-
时间敏感性:系统在执行内存检索和整合操作时,对时间非常敏感,使得相关信息检索准确无误。
使用场景
MemoryScope 适用于多个应用场景,包括:
- 个人助手:可以用于构建个性化的助手,持续记录用户的偏好和习惯,以便提供更符合用户需求的服务。
- 情感陪伴者:能够为用户提供持续的情感支持,记住用户的情感状态及其变化,从而进行更精准的情感交互。
- 教育和培训工具:可以在教育场景中,通过了解学习者的背景和学习习惯来提供个性化的指导和反馈。
整体而言,MemoryScope 的目标是通过提供一个高效的长期记忆系统,增强人与机器之间的互动体验。
广告:私人定制视频文本提取,字幕翻译制作等,欢迎联系QQ:1752338621