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Memoripy概述简介
Memoripy是一个Python库,为AI应用提供上下文感知的记忆管理。Memoripy支持短期和长期记忆存储,兼容OpenAI和Ollama API。核心功能包括记忆检索、概念提取、图基关联、层次聚类及记忆衰减和强化。基于这些功能,Memoripy帮助AI系统更好地理解和响应用户交互,提升对话的连贯性和个性化体验。
Memoripy的功能特色
短期和长期记忆管理:Memoripy根据使用频率和相关性将记忆分为短期和长期两种,优化信息的存储和检索。
上下文检索:分析嵌入向量、概念和历史交互,Memoripy检索与当前交互最相关的过去记忆。
概念提取和嵌入生成:基于OpenAI和Ollama模型,提取关键概念并生成相应的嵌入向量,便于记忆的比较和检索。
图基关联:构建概念图谱,基于传播激活机制实现基于相关性的记忆检索。
层次聚类:将相似的记忆根据语义相似度聚类,便于进行上下文相关的检索。
记忆衰减和强化:Memoripy实现记忆的动态管理,让不常访问的记忆逐渐衰减,频繁访问的记忆得到强化。
Memoripy的技术原理
记忆存储:Memoripy用两种存储方式,内存存储和JSON文件存储,保存交互数据。
嵌入技术:用自然语言处理技术,Memoripy将文本转换为嵌入向量,向量捕捉文本的语义信息,便于比较和检索。
相似性检索:用余弦相似度等算法,基于嵌入向量找出与当前交互最相似的历史记忆。
概念图谱:构建一个图,其中节点代表概念,边代表概念之间的关系,基于图算法实现复杂关系的检索。
聚类算法:用聚类技术将相似的记忆分组,提高检索效率和相关性。
Memoripy项目介绍
GitHub仓库:https://github.com/caspianmoon/memoripy
Memoripy能做什么?
聊天机器人:在客户服务和在线聊天应用中,帮助聊天机器人记住用户的历史交互,提供更加个性化和连贯的对话体验。
虚拟助手:在个人助理应用中,存储用户的偏好和习惯,让虚拟助手根据用户的历史行为提供更加贴心的服务。
教育软件:在教育应用中,跟踪学生的学习进度和偏好,提供定制化的学习内容和建议。
推荐系统:在电商或内容推荐平台,分析用户的历史交互和偏好,提供更加精准的个性化推荐。
健康监测:在健康和健身应用中,录用户的活动和健康数据,帮助用户跟踪进展并调整健康计划。
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