通过RAG来增强LLM已经是目前很多的首选，但是最近有一个新的开源项目让大家看到了更好的选择的可能。
今天我们分享一个开源项目，它号称是RAG的下一代技术，让大模型可以拥有个性化的记忆，它就是：mem0
mem0 是什么
Mem0，前身为 EmbedChain， 是一款由 YC 孵化的开源技术，致力于为 AI 代理提供长期记忆能力。Mem0 旨在为大型语言模型 (LLM) 和 AI 代理提供一个记忆层，从而实现真正个性化的 AI 交互。它允许开发者通过集成长期记忆来增强他们的 AI 代理，从而带来更具适应性和个性化的 AI 体验。Mem0也是YC资助的项目。
简单的说，Mem0 为大语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，实现了跨应用的个性化 AI 体验。
核心功能包括：
多级内存：用户、会话和 AI 代理内存保留
自适应个性化：基于交互的持续改进
开发人员友好型 API：轻松集成到各种应用程序
跨平台一致性：跨设备的统一行为
托管服务：无忧托管解决方案
在线Demo
Mem0称自己是 RAG 发展的下一个阶段，相比 RAG 的核心区别：关注实体和实体关系；关注最近、最相关的；上下文连续性；适应性学习；动态更新信息。而普通 RAG 只是单纯的从静态的文档中检索信息。
具体来说，Mem0 提供的记忆实现相比 RAG 具有以下优势：
关注实体关系：Mem0 能理解和关联不同交互中的实体，而 RAG 则从静态文档中检索信息。这使得 Mem0 对上下文和关系的理解更深刻。
最近性、相关性和衰减：Mem0 优先考虑最近的交互，并逐渐忘记过时的信息，确保记忆保持相关和最新，以提供更准确的响应。
上下文连续性：Mem0 在多个会话中保留信息，保持对话和交互的连续性，这对于长期参与应用，如虚拟伴侣或个性化学习助手来说至关重要。
自适应学习：Mem0 根据用户交互和反馈改进其个性化，使记忆随着时间的推移更加准确和贴合个人用户。
动态更新信息：Mem0 能够根据新的信息和交互动态更新其记忆，而 RAG 依赖于静态数据。这允许实时调整和改进，提升用户体验。
这些先进的记忆功能使 Mem0 成为开发者创建个性化和上下文感知 AI 应用的强大工具。
安装和使用
Mem0 还提供了开发者友好的 API，安装和使用也很简单。
通过pip安装mem0
pip install mem0ai
基本用法：
import osfrom mem0 import Memoryos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"# Initialize Mem0m = Memory()# Store a memory from any unstructured textresult = m.add("I am working on improving my tennis skills. Suggest some online courses.", user_id="alice", metadata={"category": "hobbies"})print(result)# Created memory: Improving her tennis skills. Looking for online suggestions.# Retrieve memoriesall_memories = m.get_all()print(all_memories)# Search memoriesrelated_memories = m.search(query="What are Alice's hobbies?", user_id="alice")print(related_memories)# Update a memoryresult = m.update(memory_id="m1", data="Likes to play tennis on weekends")print(result)# Get memory historyhistory = m.history(memory_id="m1")print(history)
上述的示例代码展示了如何添加记忆、检索记忆、搜索、更新和获取记忆历史。
注意代码里的metadata, 这里相当于定义了一个schema，让LLM从非结构化数据里提取相关的记忆信息。
高级使用，在面向生成的环境中，可以增加向量数据库比如Qdrant
from mem0 import Memoryconfig = {"vector_store": {"provider": "qdrant","config": {"host": "localhost","port": 6333,}},}m = Memory.from_config(config)
实现原理
从本质上讲，Mem0 是AI 应用程序和内存存储之间的智能中介。与 LLM 集成后，Mem0 可管理信息的存储、检索和优先级排序。
以下是简化的工作流程：
当用户与AI交互时，Mem0会存储来自交互的相关信息。
在后续交互中，Mem0 检索相关的过去信息，为 LLM 提供背景信息。
系统不断更新对最相关信息的理解，以适应用户的需求。
Mem0 使用先进的矢量存储技术来有效地管理和查询大量数据，确保快速和相关的信息检索。
在源码中可以看到项目包含4个核心模块：embeddings、llms、memory、vector_stores，最重要的就是memory部分，提供对记忆的处理能力。结合前面的快速上手，我们可以看到，mem0的memory部分提供的能力简单点说就是记忆的“增删改查”，具体如下：
Store a MemoryRetrieve MemoriesSearch MemoriesUpdate a MemoryMemory HistoryDelete Memory
参考例子
在mem0的文档中还提供了一些例子来方便大家更好的理解其作用，比如个人AI助理、AI旅行助手、客服AI助手等，都包含说明和 示例的代码。
以下是使用mem0来构建一个只能旅游助手的代码。
import osfrom openai import OpenAIfrom mem0 import Memory# Set the OpenAI API keyos.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'sk-xxx'class PersonalTravelAssistant:def __init__(self):self.client = OpenAI()self.memory = Memory()self.messages = [{"role": "system", "content": "You are a personal AI Assistant."}]def ask_question(self, question, user_id):# Fetch previous related memoriesprevious_memories = self.search_memories(question, user_id=user_id)prompt = questionif previous_memories:prompt = f"User input: {question}\\n Previous memories: {previous_memories}"self.messages.append({"role": "user", "content": prompt})# Generate response using GPT-4oresponse = self.client.chat.completions.create(model="gpt-4o",messages=self.messages)answer = response.choices[0].message.contentself.messages.append({"role": "assistant", "content": answer})# Store the question in memoryself.memory.add(question, user_id=user_id)return answerdef get_memories(self, user_id):memories = self.memory.get_all(user_id=user_id)return [m['text'] for m in memories]def search_memories(self, query, user_id):memories = self.memory.search(query, user_id=user_id)return [m['text'] for m in memories]# Usage exampleuser_id = "traveler_123"ai_assistant = PersonalTravelAssistant()def main():while True:question = input("Question: ")if question.lower() in ['q', 'exit']:print("Exiting...")breakanswer = ai_assistant.ask_question(question, user_id=user_id)print(f"Answer: {answer}")memories = ai_assistant.get_memories(user_id=user_id)print("Memories:")for memory in memories:print(f"- {memory}")print("-----")if __name__ == "__main__":main()
总结
Mem0 作为一种革命性的AI记忆技术，为构建个性化的AI应用提供了全新的解决方案。Mem0 不仅可以提高AI代理的智能水平，还可以为用户带来更加个性化和人性化的AI体验。相信在不久的将来，Mem0 将会应用到更多的AI应用场景中，为我们带来更加智能和便捷的生活体验。
项目信息
项目名称： mem0
GitHub 链接：https://github.com/mem0ai/mem0
Star 数：15K
