01。
概述
Mem0为大型语言模型提供了一个智能且自我完善的记忆层，使得跨应用的个性化人工智能体验成为可能。备注：Mem0的代码库现在也包括了Embedchain项目。该团队将持续维护并支持Embedchain。您可以在embedchain目录中找到Embedchain的代码库。02。
特性
多层次记忆架构：涵盖用户记忆、会话记忆以及人工智能代理记忆的持久化存储。
自适应个性化定制：根据用户交互持续优化，以实现更精准的个性化服务。
开发者友好接口：提供简洁的API，便于快速集成到各种应用程序中。
跨平台一致性保障：确保在不同设备上提供统一且连贯的用户体验。
全面托管服务：提供无忧的云托管解决方案，简化部署和管理流程。
03。
Roadmap
支持与众多大型语言模型提供商的无缝集成
兼容多种大型语言模型框架技术
实现与人工智能代理框架的深度整合
提供灵活定制的记忆生成与更新机制
提供全面支持的托管平台服务
04。
快速开始
安装
获取API Key
基本用法
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()
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="m1", data="Likes to play tennis on weekends")
print(result)
# Get memory history
history = m.history(memory_id="m1")
print(history)```
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