memoripy：管理智能应用记忆的强大工具

memoripy：管理智能应用记忆的强大工具

memoripy An AI memory layer with short- and long-term storage, semantic clustering, and optional memory decay for context-aware applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/memoripy

项目介绍

memoripy 是一个 Python 库，旨在为需要记忆管理的 AI 驱动的应用提供一种上下文感知的记忆交互管理解决方案。它支持短期和长期记忆的存储与检索，并且与 OpenAI、Azure OpenAI、OpenRouter 以及 Ollama API 兼容。memoripy 提供了功能丰富的接口，如基于上下文的记忆检索、记忆衰减与强化、层次聚类以及基于图的关联。

项目技术分析

memoripy 利用先进的机器学习和自然语言处理技术，将记忆管理提升到了新的高度。它通过以下技术特点实现了高效的记忆管理：

• 上下文检索：通过使用嵌入（embedding）技术，memoripy 可以检索与当前上下文相关的记忆。
• 概念提取与嵌入：通过集成了 OpenAI 和 Ollama 模型，它能够从文本中提取概念并生成嵌入，以利于后续的检索。
• 基于图的关联：构建概念图并使用扩散激活（spreading activation）技术，以关联方式检索相关记忆。
• 层次聚类：通过聚类相似记忆，形成语义组，以支持上下文相关的检索。

这些技术的应用使得 memoripy 在处理复杂记忆交互时表现出色，特别是在需要大量记忆管理的复杂 AI 应用中。

项目技术应用场景

memoripy 的设计理念非常适合以下应用场景：

• 对话系统：memoripy 可以用于构建具有长期记忆功能的对话系统，使得系统能够记住与特定用户的过往互动，提供更加个性化的服务。
• 推荐系统：在推荐系统中，memoripy 能够存储和分析用户的行为模式，从而提供更加精准的推荐。
• 智能助理：memoripy 可以帮助智能助理记住用户的偏好和历史查询，从而提供更加贴心的服务。
• 教育应用：在教育领域，memoripy 可以跟踪学生的学习进度和知识点掌握情况，以提供个性化的学习建议。

项目特点

memoripy 具有以下显著特点：

1. 灵活的记忆管理：memoripy 支持短期和长期记忆，基于记忆的使用频率和相关性进行管理。
2. 上下文感知检索：通过嵌入和概念提取，memoripy 能够根据上下文准确检索相关记忆。
3. 衰减与强化机制：随着时间的推移，不常用的记忆会自动衰减，而频繁访问的记忆会得到强化。
4. 易于集成：memoripy 可以轻松集成到现有的 AI 应用中，并且支持多种存储选项，如内存存储和 JSON 文件存储。

以下是 memoripy 的核心功能简要介绍：

• 初始化记忆：加载之前的交互，初始化记忆库。
• 添加交互：存储新的交互及其嵌入、概念、提示和输出。
• 检索相关交互：基于查询搜索历史交互，使用余弦相似度、衰减因子和扩散激活。
• 生成响应：结合当前提示和检索到的交互生成上下文相关响应。

为了使用 memoripy，您需要安装以下依赖：

• openai
• faiss-cpu
• numpy
• networkx
• scikit-learn
• langchain
• ollama

您可以通过以下命令安装 memoripy：

pip install memoripy

memoripy 采用 Apache 2.0 许可证，欢迎社区贡献和改进。

通过 memoripy，开发者可以简化记忆管理的复杂性，使得 AI 应用更加智能、个性化。无论您是在构建对话系统、推荐系统还是智能助理，memoripy 都是一个值得尝试的强大工具。立即加入 memoripy 的用户大家庭，让您的应用拥有超凡的记忆力！

memoripy An AI memory layer with short- and long-term storage, semantic clustering, and optional memory decay for context-aware applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/memoripy