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。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;">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。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;">快速开始

安装

pipinstallmem0ai

获取API Key

基本用法

importos
frommem0importMemory

os.environ["OPENAI_API_KEY"]="xxx"

#InitializeMem0
m=Memory()

#Storeamemoryfromanyunstructuredtext
result=m.add("Iamworkingonimprovingmytennisskills.Suggestsomeonlinecourses.",user_id="alice",metadata={"category":"hobbies"})
print(result)
#Createdmemory:Improvinghertennisskills.Lookingforonlinesuggestions.

#Retrievememories
all_memories=m.get_all()
print(all_memories)

#Searchmemories
related_memories=m.search(query="WhatareAlice'shobbies?",user_id="alice")
print(related_memories)

#Updateamemory
result=m.update(memory_id="m1",data="Likestoplaytennisonweekends")
print(result)

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

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