比 RAG 更强的 AI 内存层 Mem0

Mem0 为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的内存层，从而实现跨应用程序的个性化 AI 体验。

Mem0 包含对各种流行的大模型的内置支持，内存可以利用用户提供的 LLM，确保特定需求的高效使用，支持：

核心能力

• 用户、会话和 AI Agent 留存：跨用户会话、交互和 AI Agent 保留信息，确保连续性和上下文。
• 自适应个性化：根据用户交互和反馈不断改进个性化。
• 开发者友好的 API：提供简单的 API，可无缝集成到各种应用中。
• 平台一致性：确保不同平台和设备上的行为和数据一致。
• 托管服务：提供托管解决方案，以便于部署和维护。

与 RAG 的区别：

• 实体关系：Mem0 可以理解和关联不同交互中的实体，可以更深入地理解上下文和关系。RAG 则从静态文档中检索信息。

• 信息新鲜性、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，确保记忆保持相关性和最新性，以便做出更准确的响应。

• 情境连续性：Mem0 在会话之间保留信息，保持对话和交互的连续性，这对于虚拟伴侣或个性化学习助手等长期参与应用程序至关重要。

• 自适应学习：Mem0 根据用户交互和反馈提高其个性化，使得记忆更加准确，并随着时间的推移更适合个人用户。

• 动态更新：Mem0 可以使用新信息和交互动态更新其内存，而不像 RAG 那样依赖静态数据。这允许实时调整和改进，从而增强用户体验。

安装

pip install mem0ai

基本用法（开源模式）

Mem0 也提供平台托管模式

import os from mem0 import Memory os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx" # Initialize Mem0 m = Memory() # Store a memory from any unstructured text result = m.add("I am working on improving my tennis skills. Suggest some online courses.", user_id="alice", metadata={"category": "hobbies"}) print(result) # Created memory: Improving her tennis skills. Looking for online suggestions. # Retrieve memories all_memories = m.get_all() memory_id = all_memories[0]["id"] # get a memory_id print(all_memories) # Search memories related_memories = m.search(query="What are Alice's hobbies?", user_id="alice") print(related_memories) # Update a memory result = m.update(memory_id=memory_id, data="Likes to play tennis on weekends") print(result) # Get memory history history = m.history(memory_id=memory_id) print(history)