Memary
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Memary
简介 :
Memary是一个开源的记忆层,专为自主智能体设计,通过模仿人类记忆的方式,提升智能体的推理和学习能力。它使用Neo4j图数据库存储知识,并结合了Llama Index和Perplexity模型来增强知识图谱的查询能力。Memary的主要优点包括自动生成记忆、记忆模块、系统改进和回溯记忆等功能,旨在以最小的开发者实现与现有智能体集成,并通过仪表盘提供记忆分析和系统改进的可视化数据。
需求人群 :
Memary的目标受众主要是人工智能和机器学习领域的开发者和研究人员,特别是那些致力于创建具有高级推理能力的自主智能体的专业人士。它适合需要模拟人类记忆过程以提升智能体性能的高级应用场景。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 61.3K
使用场景
用于开发具有长期记忆能力的聊天机器人。
集成到现有的智能系统中,以提供更加个性化的服务。
作为研究项目的一部分,探索人工智能的记忆和学习机制。
产品特色
自动生成记忆:智能体交互时自动更新记忆。
记忆模块:跟踪用户偏好并展示在仪表盘中进行分析。
系统改进:模拟人类记忆随时间学习和进化的方式。
回溯记忆:保留所有聊天记录,以便回溯智能体执行过程。
知识图谱:使用Neo4j图数据库存储和管理知识。
记忆仪表板:提供记忆访问、分析和回溯的可视化界面。
自定义工具:允许开发者添加或移除智能体使用的工具。
使用教程
1. 安装Memary:使用pip命令安装,确保Python版本符合要求。
2. 创建虚拟环境:按照指定的Python版本创建并激活虚拟环境。
3. 安装Python依赖:根据项目要求安装必要的Python库。
4. 配置环境变量:在.env文件中设置必要的API密钥和数据库连接信息。
5. 初始化Memary:使用提供的代码示例创建智能体并初始化Memary。
6. 添加自定义工具:根据需要向智能体添加或移除工具。
7. 使用Memary功能:通过智能体与Memary交互,利用其记忆和查询功能。
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