利用 Zep 云服务构建长效记忆 AI 助手

最新推荐文章于 2025-12-12 17:54:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-12 17:54:27 发布 · 461 阅读

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在当今的 AI 助手应用程序中，能够有效地记住过去的对话历史是提升用户体验的重要一环。Zep 是一种专为 AI 助手应用设计的长期记忆服务，它让你的助手能够回忆起过去的对话，减少错觉、降低延迟并节省成本。在本文中，我们将深入探讨利用 Zep 云服务的具体实现过程，包括如何加载文档、创建集合、查询相似性和结果再排序等关键操作。

技术背景介绍

现代 AI 助手需要处理大量和复杂的用户互动。传统的记忆机制常常会导致数据丢失或误理解，而 Zep 提供的长效记忆能力可以显著改善这些问题。通过自动嵌入功能，Zep 使用低延迟模型在服务器上自动嵌入文档，大大提升了查询效率。

核心原理解析

Zep 的核心在于其独特的向量存储系统和高效的查询机制。向量存储允许将大规模文档数据进行自动嵌入，并能快速检索相关信息。其再排序功能则通过基于硬件加速的最大边际相关性（MMR）算法来优化搜索结果。

代码实现演示

以下示例代码展示了如何使用 Zep 在 Python 中实现文档加载和查询操作。

from uuid import uuid4
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import ZepCloudVectorStore
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

ZEP_API_KEY = "<your zep project key>"  # 从 Zep 仪表板生成你的项目密钥
collection_name = f"babbage{uuid4().hex}"  # 独特的集合名称，仅限字母和数字

# 加载文档
article_url = "https://www.gutenberg.org/cache/epub/71292/pg71292.txt"
loader = WebBaseLoader(article_url)
documents = loader.load()

# 将文档拆分为块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 实例化向量存储。由于在 Zep 中集合尚不存在，传入文档时会创建并填充集合。
vs = ZepCloudVectorStore.from_documents(
    docs,
    embedding=None,
    collection_name=collection_name,
    api_key=ZEP_API_KEY,
)

# 查询相似性
query = "what is the structure of our solar system?"
docs_scores = await vs.asimilarity_search_with_relevance_scores(query, k=3)

# 打印结果
for d, s in docs_scores:
    print(d.page_content, " -> ", s, "\n====\n")

应用场景分析

Zep 的长效记忆功能可广泛应用于多种场景，如客户服务机器人、教育助手和健康咨询助手等。在这些场景中，能够回忆和利用过去的对话情境，不仅能提高准确性，还能进一步增强用户互动体验。

实践建议

初始化和配置：使用本地化的 API 端点，如 https://yunwu.ai，以确保访问稳定。
优化文档处理：在大型文档处理时，合理设置块大小和重叠比例，以提高嵌入效率。
定期更新集合：随着数据量增长，定期更新和管理集合以保持助手的高效性和准确性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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