zep-python：让AI助手拥有长期记忆

zep-python：让AI助手拥有长期记忆

zep-python Zep - Scalable Building Blocks for LLM Apps (Python Client) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zep-python

项目介绍

zep-python 是一个面向 AI 助手应用的长期记忆服务。通过 zep-python，您可以赋予 AI 助手回溯过去对话的能力，无论这些对话距离现在有多远，同时还能降低幻觉、延迟和成本。

zep-python 通过持久化和回溯聊天历史记录，并自动生成这些聊天历史的摘要和其他产物，帮助您的 AI 助手更加智能。此外，它还支持对消息和摘要进行嵌入，让用户能够搜索过去的对话以获取相关上下文。所有这些操作都是异步进行的，确保不会影响用户的聊天体验。数据被持久化到数据库中，以便在增长需求时扩展。

项目技术分析

zep-python 提供了一套简单的抽象，用于文档向量搜索，称为文档集合（Document Collections）。这旨在补充 zep-python 的核心记忆功能，但并非设计为通用向量数据库。

在使用 zep-python 构建提示时，您可以更加有意识地组织提示：

1. 自动添加一些最近的几条消息，数量可以根据您的应用程序进行自定义；
2. 在上述消息之前添加最近对话的摘要；
3. 以及/或者从整个聊天会话中提取的上下文相关的摘要或消息；
4. 以及/或者从 zep-python 文档集合中提取的相关业务数据。

zep-python 提供以下功能：

• 事实提取：自动从对话中构建事实表，无需预先定义数据模式。
• 对话分类：即时准确地分类聊天对话。了解用户意图和情感，划分用户群体，以及根据语义上下文路由链并触发事件。
• 结构化数据提取：快速从聊天对话中提取业务数据，使用您定义的模式。了解助手下一步应该询问什么以完成任务。

项目技术应用场景

zep-python 的应用场景广泛，可以应用于多种类型的人工智能助手。以下是一些典型应用场景：

1. 客户服务：通过回溯客户的历史交流记录，AI 助手可以为客户提供更精准、个性化的服务。
2. 虚拟助手：虚拟助手可以利用长期记忆功能，更智能地处理用户请求，提高交互体验。
3. 聊天机器人：聊天机器人可以使用 zep-python 的功能，根据用户的聊天历史，生成更丰富、有深度的对话内容。

项目特点

1. 持久化聊天历史：zep-python 自动存储和管理聊天历史，方便后续查找和回溯。
2. 异步处理：所有操作均为异步进行，不影响用户聊天体验。
3. 简单易用：提供简单的 API 接口，方便开发者快速接入和使用。
4. 高度可扩展：基于数据库存储，可轻松应对数据量的增长。

综上所述，zep-python 是一款值得推荐的开源项目，能够为 AI 助手带来长期记忆的能力，从而提升交互体验和智能化水平。开发者们可以根据实际需求，将 zep-python 应用于不同场景，构建更智能、个性化的 AI 助手。

zep-python Zep - Scalable Building Blocks for LLM Apps (Python Client) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zep-python