Memoripy 使用教程
1. 项目目录结构及介绍
Memoripy 是一个用于管理上下文感知内存交互的 Python 库。以下是项目的目录结构及其说明:
memoripy/
├── examples/ # 存放示例代码
├── memoripy/ # 包含 Memoripy 库的主要代码
│ ├── __init__.py # 初始化模块
│ ├── MemoryManager.py # 内存管理器类
│ ├── MemoryStore.py # 内存存储类
│ ├── BaseStorage.py # 存储方法的基础类
│ ├── InMemoryStorage.py # 内存存储选项
│ ├── JSONStorage.py # JSON 文件存储选项
│ └── ... # 其他模块和类
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件
├── LICENSE # Apache-2.0 许可证文件
├── README.md # 项目描述文件
├── requirements.txt # 项目依赖
└── setup.py # 设置安装脚本
2. 项目的启动文件介绍
Memoripy 的启动和初始化通常在 MemoryManager
类中完成。以下是一个简单的启动文件示例,演示如何使用 Memoripy:
from memoripy import MemoryManager, JSONStorage
from memoripy.implemented_models import OpenAIChatModel, OllamaEmbeddingModel
def main():
api_key = "your-key" # 替换为你的 OpenAI API 密钥
if not api_key:
raise ValueError("请设置你的 OpenAI API 密钥。")
storage_option = JSONStorage("interaction_history.json") # 或者使用 InMemoryStorage()
memory_manager = MemoryManager(
OpenAIChatModel(api_key, chat_model_name="gpt-4o-mini"),
OllamaEmbeddingModel(embedding_model_name="mxbai-embed-large"),
storage=storage_option
)
# 使用 memory_manager 进行交互和管理
...
if __name__ == "__main__":
main()
3. 项目的配置文件介绍
Memoripy 的配置主要是通过修改 requirements.txt
文件来完成的,该文件列出了项目运行所需的依赖。以下是一个示例配置:
openai
faiss-cpu
numpy
networkx
scikit-learn
langchain
ollama
此外,如果需要使用不同的存储选项或模型设置,你可以在创建 MemoryManager
实例时传递相应的配置参数。例如,你可以选择不同的存储后端,如 JSONStorage
或 InMemoryStorage
,或者配置不同的模型参数。
请注意,任何敏感信息,如 API 密钥,不应直接硬编码在代码中,而是应通过环境变量或配置文件安全地管理。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考