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)
