

Memoryscope
简介 :
MemoryScope是一个为大型语言模型(LLM)聊天机器人提供长期记忆能力的框架。它通过记忆数据库和工作库,使得聊天机器人能够存储和检索记忆片段,从而实现个性化的用户交互体验。该产品通过记忆检索和记忆整合等操作,使得机器人能够理解并记住用户的习惯和偏好,为用户提供更加个性化和连贯的对话体验。MemoryScope支持多种模型API,包括openai和dashscope,并且可以与现有的代理框架如AutoGen和AgentScope结合使用,提供了丰富的定制化和扩展性。
需求人群 :
MemoryScope适用于需要为聊天机器人提供长期记忆能力的开发者和企业。它特别适合那些希望提升聊天机器人个性化服务和用户体验的场景,如个人助理、情感伴侣等。通过MemoryScope,开发者可以构建能够理解和记忆用户偏好的智能系统,从而提供更加丰富和连贯的交互体验。
使用场景
使用MemoryScope为个人助理聊天机器人提供记忆功能,使其能够记住用户的日程安排和偏好设置。
在情感伴侣应用中,通过MemoryScope使机器人能够理解用户的情绪变化,并提供相应的情感支持。
结合AutoGen框架,使用MemoryScope为客服聊天机器人提供长期记忆,提升问题解决的效率和用户满意度。
产品特色
记忆数据库:内置向量数据库(默认ElasticSearch)用于存储系统记录的所有记忆片段。
工作库:将长期记忆能力原子化成多个工作单元,包括查询信息过滤、观察提取和洞察更新等超过20个工作单元。
操作库:基于工作流水线构建记忆服务的操作,实现记忆检索和记忆整合等关键功能。
记忆检索:当用户查询到来时,返回语义相关的记忆片段和/或与查询相关的时间片段。
记忆整合:处理一批用户查询,提取查询中的重要用户信息,作为整合的观察结果存储在记忆数据库中。
反思和再整合:定期对新记录的观察进行反思,形成和更新洞察,然后进行记忆再整合以确保记忆片段之间的一致性。
支持模型API:支持多种生成和嵌入模型API,未来将支持更多模型接口和本地部署的LLM及嵌入服务。
使用教程
访问MemoryScope的GitHub页面,了解项目详情和安装指南。
根据Installation.md文档中的说明,安装MemoryScope及其依赖。
阅读Quick Start文档,了解如何快速开始使用MemoryScope。
通过CLI或API与MemoryScope进行交互,实现记忆检索和记忆整合等功能。
根据需要,结合AutoGen或AgentScope等框架进行高级定制。
定期检查和更新MemoryScope,以利用最新的功能和改进。
参与MemoryScope的社区,提供反馈和贡献代码,共同推动项目发展。
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