

Memoryscope
簡介 :
MemoryScope是一個為大型語言模型(LLM)聊天機器人提供長期記憶能力的框架。它通過記憶數據庫和工作庫,使得聊天機器人能夠存儲和檢索記憶片段,從而實現個性化的用戶交互體驗。該產品通過記憶檢索和記憶整合等操作,使得機器人能夠理解並記住用戶的習慣和偏好,為用戶提供更加個性化和連貫的對話體驗。MemoryScope支持多種模型API,包括openai和dashscope,並且可以與現有的代理框架如AutoGen和AgentScope結合使用,提供了豐富的定製化和擴展性。
需求人群 :
MemoryScope適用於需要為聊天機器人提供長期記憶能力的開發者和企業。它特別適合那些希望提升聊天機器人個性化服務和用戶體驗的場景,如個人助理、情感伴侶等。通過MemoryScope,開發者可以構建能夠理解和記憶用戶偏好的智能系統,從而提供更加豐富和連貫的交互體驗。
使用場景
使用MemoryScope為個人助理聊天機器人提供記憶功能,使其能夠記住用戶的日程安排和偏好設置。
在情感伴侶應用中,通過MemoryScope使機器人能夠理解用戶的情緒變化,並提供相應的情感支持。
結合AutoGen框架,使用MemoryScope為客服聊天機器人提供長期記憶,提升問題解決的效率和用戶滿意度。
產品特色
記憶數據庫:內置向量數據庫(默認ElasticSearch)用於存儲系統記錄的所有記憶片段。
工作庫:將長期記憶能力原子化成多個工作單元,包括查詢信息過濾、觀察提取和洞察更新等超過20個工作單元。
操作庫:基於工作流水線構建記憶服務的操作,實現記憶檢索和記憶整合等關鍵功能。
記憶檢索:當用戶查詢到來時,返回語義相關的記憶片段和/或與查詢相關的時間片段。
記憶整合:處理一批用戶查詢,提取查詢中的重要用戶信息,作為整合的觀察結果存儲在記憶數據庫中。
反思和再整合:定期對新記錄的觀察進行反思,形成和更新洞察,然後進行記憶再整合以確保記憶片段之間的一致性。
支持模型API:支持多種生成和嵌入模型API,未來將支持更多模型接口和本地部署的LLM及嵌入服務。
使用教程
訪問MemoryScope的GitHub頁面,瞭解項目詳情和安裝指南。
根據Installation.md文檔中的說明,安裝MemoryScope及其依賴。
閱讀Quick Start文檔,瞭解如何快速開始使用MemoryScope。
通過CLI或API與MemoryScope進行交互,實現記憶檢索和記憶整合等功能。
根據需要,結合AutoGen或AgentScope等框架進行高級定製。
定期檢查和更新MemoryScope,以利用最新的功能和改進。
參與MemoryScope的社區,提供反饋和貢獻代碼,共同推動項目發展。
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