Recallix —— 一款具备AI上下文识别记忆管理功能的Python库

Memoripy指的是什么

MemoryKit是一款专为人工智能应用设计的Python库，专注于上下文感知的记忆管理服务。它具备处理短期与长期数据存储的能力，并能无缝对接OpenAI和Ollama API。其主要特性涵盖记忆搜索、概念识别、基于图的关系构建、层次分类以及记忆衰退和增强机制。借助这些功能，MemoryKit能够显著提高AI系统的理解能力和交互响应质量，进而优化对话的连贯性和个性化服务体验。

Memoripy的核心特性

• 短期与长期记忆的管控Memoripy依据使用频次与关联度将记忆区分为短期及长期两类，旨在提升信息存贮与查找的效率。
• 上下文搜索通过解析嵌入的矢量数据、相关理念及过往互动记录，Memoripy能够寻找到与本次交流最为契合的历史记忆片段。
• 抽取概念与创建嵌入表示利用OpenAI与Ollama模型的核心理念来抽取主要概念，并创建对应的嵌入矢量，以方便进行记忆的对比及查找。
• 图谱连接创建概念地图，并利用扩散激活方法来完成关联性记忆的查找。
• 分类的层级结构通过依据语义相近程度对类似记忆进行分类聚合，以利于实现与上下文紧密关联的信息搜索。
• 记忆的减弱与增强Memoripy通过动态管理记忆，使得少被查阅的记忆慢慢淡化，而经常被查阅的记忆则得以增强。

Memoripy的核心技术机制

• 储存回忆Memoripy采用内存存储与JSON文档储存两种方法来保留互动信息。
• 集成技术借助自然语言处理技术，Memoripy把文字转化为承载其意义的嵌入向量，这种转化有利于后续的信息对比与查找工作。
• 近似匹配搜索通过运用如余弦相似度之类的算法，并借助嵌入向量来识别出与现有互动最为接近的过往记录。
• 概念框架图创建一幅图形结构，其内各点象征不同的理念元素，连线则表明这些理念间的相互作用。利用图论中的方法来执行对错综复杂的关联进行搜索的任务。
• 分类技术运用聚类方法对类似记忆进行归类，以提升查找效率及关联度。

Memoripy项目的网址

• Git代码库：访问该项目的GitHub页面: https://github.com/caspianmoon/memoripy

Memoripy的使用情境

• 对话机器助手于客户支持及网络交流软件内，辅助聊天机器人保存用户的过往互动记录，以实现更为个性且连贯的交谈感受。
• 智能助理在个人助理软件里，保存用户的喜好与日常模式，使虚拟助手能够依据用户过往的行为来提供更为周到的个性化服务。
• 教学应用程序在教学软件里，监控学生的学业发展和个人兴趣，并给出个性化的学习资源与指导建议。
• 建议系统于电子商务及内容推介网站中，通过解析用户的过往互动与喜好趋势，实现更为精确的定制化建议。
• 健康管理监控在健康管理与锻炼应用程序里，记录使用者的运动及健康信息，协助用户监控他们的进步情况，并对他们的保健方案进行相应的调整。