Mem0#

Mem0 - самообучающийся слой памяти для приложений на основе больших языковых моделей (LLM), позволяющий создавать персонализированные ИИ-интерфейсы, снижать затраты и радовать пользователей. Mem0 запоминает предпочтения пользователя, адаптируется к индивидуальным потребностям и постоянно совершенствуется со временем, идеально подходит для чат-ботов и систем искусственного интеллекта.

Mem0 поддерживает различных поставщиков хранилищ векторных данных, включая Vector DB, обеспечивая эффективное управление данными и возможности поиска.

Установка#

Для установки Mem0 с поддержкой Vector DB используйте следующую команду:

pip install mem0ai

Использование#

Вот простой пример того, как использовать Mem0 с Vector DB:

import os
from mem0 import Memory

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-xx"

config = {
    "vector_store": {
        "provider": "qdrant",
        "config": {
            "collection_name": "test",
            "host": "localhost",
            "port": 6333,
        }
    }
}

m = Memory.from_config(config)
m.add("Likes to play cricket on weekends", user_id="alice", metadata={"category": "hobbies"})

Конфигурация#

При настройке Mem0 для использования Vector DB в качестве хранилища векторов можно указать различные параметры в словаре config.

Расширенное использование#

Mem0 предоставляет дополнительные функции для управления и запроса векторных данных. Вот несколько примеров:

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

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

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

Дополнительная документация#