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Jul 29, 2024 01:09 AM
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恭喜你发现了这个宝藏，这里你会发现优质的开源项目、IT知识和有趣的内容。
通过RAG来增强LLM已经是目前很多的首选，但是最近有一个新的开源项目让大家看到了更好的选择的可能。
今天我们分享一个开源项目，它号称是RAG的下一代技术，让大模型可以拥有个性化的记忆，它就是：mem0
mem0 是什么
Mem0，前身为 EmbedChain， 是一款由 YC 孵化的开源技术，致力于为 AI 代理提供长期记忆能力。Mem0 旨在为大型语言模型 (LLM) 和 AI 代理提供一个记忆层，从而实现真正个性化的 AI 交互。它允许开发者通过集成长期记忆来增强他们的 AI 代理，从而带来更具适应性和个性化的 AI 体验。Mem0也是YC资助的项目。
简单的说，Mem0 为大语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，实现了跨应用的个性化 AI 体验。
核心功能包括：
- 多级内存：用户、会话和 AI 代理内存保留
- 自适应个性化：基于交互的持续改进
- 开发人员友好型 API：轻松集成到各种应用程序
- 跨平台一致性：跨设备的统一行为
- 托管服务：无忧托管解决方案
在线Demo
Mem0称自己是 RAG 发展的下一个阶段，相比 RAG 的核心区别：关注实体和实体关系；关注最近、最相关的；上下文连续性；适应性学习；动态更新信息。而普通 RAG 只是单纯的从静态的文档中检索信息。
具体来说，Mem0 提供的记忆实现相比 RAG 具有以下优势：
- 关注实体关系：Mem0 能理解和关联不同交互中的实体，而 RAG 则从静态文档中检索信息。这使得 Mem0 对上下文和关系的理解更深刻。
- 最近性、相关性和衰减：Mem0 优先考虑最近的交互，并逐渐忘记过时的信息，确保记忆保持相关和最新，以提供更准确的响应。
- 上下文连续性：Mem0 在多个会话中保留信息，保持对话和交互的连续性，这对于长期参与应用，如虚拟伴侣或个性化学习助手来说至关重要。
- 自适应学习：Mem0 根据用户交互和反馈改进其个性化，使记忆随着时间的推移更加准确和贴合个人用户。
- 动态更新信息：Mem0 能够根据新的信息和交互动态更新其记忆，而 RAG 依赖于静态数据。这允许实时调整和改进，提升用户体验。
这些先进的记忆功能使 Mem0 成为开发者创建个性化和上下文感知 AI 应用的强大工具。
安装和使用
Mem0 还提供了开发者友好的 API，安装和使用也很简单。
通过pip安装mem0
基本用法：
上述的示例代码展示了如何添加记忆、检索记忆、搜索、更新和获取记忆历史。
注意代码里的
metadata, 这里相当于定义了一个schema，让LLM从非结构化数据里提取相关的记忆信息。高级使用，在面向生成的环境中，可以增加向量数据库比如Qdrant
实现原理
从本质上讲，Mem0 是AI 应用程序和内存存储之间的智能中介。与 LLM 集成后，Mem0 可管理信息的存储、检索和优先级排序。
以下是简化的工作流程：
- 当用户与AI交互时，Mem0会存储来自交互的相关信息。
- 在后续交互中，Mem0 检索相关的过去信息，为 LLM 提供背景信息。
- 系统不断更新对最相关信息的理解，以适应用户的需求。
Mem0 使用先进的矢量存储技术来有效地管理和查询大量数据，确保快速和相关的信息检索。
在源码中可以看到项目包含4个核心模块：embeddings、llms、memory、vector_stores，最重要的就是memory部分，提供对记忆的处理能力。结合前面的快速上手，我们可以看到，mem0的memory部分提供的能力简单点说就是记忆的“增删改查”，具体如下：
参考例子
在mem0的文档中还提供了一些例子来方便大家更好的理解其作用，比如个人AI助理、AI旅行助手、客服AI助手等，都包含说明和 示例的代码。
以下是使用mem0来构建一个只能旅游助手的代码。
总结
Mem0 作为一种革命性的AI记忆技术，为构建个性化的AI应用提供了全新的解决方案。Mem0 不仅可以提高AI代理的智能水平，还可以为用户带来更加个性化和人性化的AI体验。相信在不久的将来，Mem0 将会应用到更多的AI应用场景中，为我们带来更加智能和便捷的生活体验。
项目信息
- 项目名称： mem0
- GitHub 链接：https://github.com/mem0ai/mem0
- Star 数：15K
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