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阜城网站建设价格,静态页面改wordpress,抓取wordpress背景图片,网站流量突然暴增简介 文章介绍了Mem0#xff0c;一个为AI智能体打造的记忆层解决方案#xff0c;能有效解决AI失忆问题。Mem0通过持久化存储用户偏好和历史对话#xff0c;使AI能在多轮对话中保持连贯性。文章详细展示了Mem0与传统RAG系统的区别#xff0c;以及其核心工作流程#xff1a…简介文章介绍了Mem0一个为AI智能体打造的记忆层解决方案能有效解决AI失忆问题。Mem0通过持久化存储用户偏好和历史对话使AI能在多轮对话中保持连贯性。文章详细展示了Mem0与传统RAG系统的区别以及其核心工作流程语义捕获、向量化、存储、检索和上下文增强。通过两个实践示例展示了如何结合Mem0与阿里云Milvus构建具备长期记忆的AI Agent以及如何利用图谱引擎与向量引擎协同分析信息间的复杂关联为AI应用提供更高效、可扩展的长时记忆解决方案。背景跟 ChatGPT 对话比跟真人社交还累真人好歹能记住你名字吧想象一下——你昨天刚把沙发位置、爆米花口味、爱看的电影都告诉了 ChatGPT而它永远是那个热情又健忘的助理下次再对话还是会问“哦是吗那太好了请问您对什么类型的电影感兴趣呢”受够了这种单方面的“社牛”表演Mem0 来了专治 AI 失忆症给你的“金鱼脑”助理装个大容量硬盘让你们下次见面能直接跳过多余的问答从“好久不见”开始。Mem0 介绍Mem0 是为 AI 智能体开发打造的记忆层。它就像一个持久的“大脑”能帮助 AI 智能体完成以下内容随时调取历史对话追溯关键信息精准记住用户的个人偏好与重要事实在实践中总结经验不断自我完善git地址https://github.com/mem0ai/mem0记忆层的作用如下图所示无记忆层的情况下即使 LLM 有超大的上下文窗口的情况下再开一个新会话后上下文都会被重置。有记忆层 Mem0 的情况下将保留上下文召回需要的内容并持续优化自身存储。记忆层在 AI 智能体开发中的作用如下图所示Mem0 会与检索器(RAG)、LLM 、上下文并肩工作。与传统的基于检索的系统如 RAG不同Mem0 会记录过往交互、保存长期知识并让智能体的行为随时间而进化。仅会将记忆中相关的知识合并到 prompt 之中输入给 LLM。Mem0在AI智能体中的处理方式下面是 Mem0 记忆层和使用 LLM 上下文窗口的主要区别能力LLM上下文窗口Mem0 记忆存储记忆力临时持久化token 消耗随着输入增加优化(只获取需要的内容)内容召回依赖于 LLM 对长上下文识别能力压缩上下文更接近意图个性化无记录历史会话记忆层和 RAG 对比以 Mem0 为代表的记忆层与传统 RAG 对比有以下区别实体关联理解并跨会话关联人物、主题而非仅检索静态文档。记忆策略优先近期、高相关记忆旧信息自动衰减。会话连续长期保留上下文使得虚拟伴侣、学习助手等场景更连贯。持续学习根据用户反馈实时微调个性化随时间更精准。动态更新新交互即时写入记忆无需重新索引文档。Mem0 核心流程Mem0 的核心工作流程包括以下步骤语义捕获利用 LLM 对会话流进行智能解析自动捕获并抽象出具备长期价值的核心语义信息。内容向量化通过嵌入模型将这些语义信息编码为高维度的向量为后续的相似度计算和高效检索奠定基础。向量存储将上一步生成的向量存储至向量数据库中该数据库需要支持大规模、低延迟的语义搜索在后面的例子中我们将使用阿里云 Milvus。检索系统接收到新的用户输入后会立即在向量空间中进行语义相似度匹配精准地调用出与当前情境最关联的历史记忆。上下文增强将调用出的历史记忆注入到当前的推理链路中与现有上下文相结合从而生成逻辑更连贯、内容更具个性化的响应。阿里云Milvus基本原理介绍基本原理与架构概述Milvus 是专为向量相似性搜索设计的分布式数据库其核心基于以下关键技术近似最近邻搜索ANN通过 HNSW、IVF、PQ 等算法实现高效向量检索平衡精度与速度。向量索引与查询分离支持动态构建多种索引类型如FLAT、IVF_FLAT、IVF_PQ、HNSW适配不同场景需求。向量数据分片与分布式计算数据水平切分Sharding并行处理实现高吞吐与低延迟。采用云原生和存算分离的微服务架构。该架构分为接入、协调、执行和存储四层。各组件可独立扩展确保了系统的高性能、高可用性和弹性。它依赖成熟的第三方组件如 etcd、对象存储进行数据和元数据管理稳定可靠。阿里云 Milvus 系统架构图可能大家都想学习AI大模型技术也_想通过这项技能真正达到升职加薪就业或是副业的目的但是不知道该如何开始学习因为网上的资料太多太杂乱了如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路少碰壁这里我直接把都打包整理好希望能够真正帮助到大家_。使用场景阿里云 Milvus 适用于任何需要进行“相似性”匹配的场景。其核心应用包括图像视频搜索如电商平台的以图搜图、安防领域的人脸识别和视频轨迹追踪。文本语义搜索构建智能客服、企业内部文档知识库和代码搜索引擎能精准理解用户意图而非简单的关键词匹配。个性化推荐系统根据用户的行为和偏好向量实时推荐最相似的商品、音乐、新闻或视频。前沿科学与安全在生物信息学中加速药物分子筛选或在网络安全领域进行异常流量和欺诈行为检测。智能驾驶数据准备与挖掘对点云图像、车载传感器收集的音视频等多模态数据进行向量数据的实时查询。更多介绍https://www.aliyun.com/product/milvus接下来本教程将通过两个示例带你实践如何结合 Mem0 与 Milvus 实现构建具备长期记忆的 AI Agent利用图谱引擎与向量引擎协同分析信息间的复杂关联。实践一、有记忆的AI Agent开发流程前提条件已创建阿里云 Milvus 实例。具体操作请参见 快速创建 Milvus 实例 [1]。已开通服务并获得 API-KEY。具体操作请参见 开通 DashScope 并创建 API-KEY [2]。代码开发LangGraph 是一个业界成熟的用于构建有状态和多角色的Agents 应用的框架。限于篇幅将不对 LangGraph 过多介绍可以参考官方文档 [3]。依赖库安装pip install langgraph langchain-openai mem0ai核心代码包含以下核心步骤环境变量设置 OpenAI 方式访问百炼 qwen 大模型LLM 设置 qwen-plus 作为语言大模型Mem0 配置 qwen-plus 作为语义识别和处理大模型、使用 text-embedding-v3 作为 embedding 模型、使用 Milvus 作为向量存储数据库。设置 LangGraph 会话状态用于获取对话上下文。对话 Agent 开发使用 Mem0 的 search 接口获取相关的记忆、使用 Mem0 的 add 接口存储相关记忆到向量库 Milvus 中。编排 LangGraph设置节点和边。设置 LangGraph 流式输出。入口 main 函数进行人机交互。from typing import Annotated, TypedDict, List from langgraph.graph import StateGraph, START from langgraph.graph.message import add_messages from langchain_openai import ChatOpenAI from mem0 import Memory import os from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage # 设置环境变量百炼平台qwen模型的key和baseurl os.environ[OPENAI_API_KEY] sk-xx os.environ[OPENAI_BASE_URL] https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # LLM设置 llm ChatOpenAI(modelqwen-plus, temperature0.2, max_tokens2000) # Mem0设置LLM、embedding和向量库 config { llm: { provider: openai, config: { model: qwen-plus, temperature: 0.2, max_tokens: 2000, } }, embedder: { provider: openai, config: { model: text-embedding-v3, embedding_dims: 128, } }, vector_store: { provider: milvus, config: { collection_name: mem0_test1, embedding_model_dims: 128, url: http://c-xxx.milvus.aliyuncs.com:19530, token: root:xxx, db_name: default, }, }, version: v1.1, } mem0 Memory.from_config(config) # 设置LangGraph对话状态 class State(TypedDict): messages: Annotated[List[HumanMessage | AIMessage], add_messages] mem0_user_id: str graph StateGraph(State) # 对话Agent开发包含Mem0记忆读取和记忆存储 def chatbot(state: State): messages state[messages] user_id state[mem0_user_id] try: # Retrieve relevant memories memories mem0.search(messages[-1].content, user_iduser_id,) # Handle dict response format memory_list memories[results] context Relevant information from previous conversations:\n for memory in memory_list: context f- {memory[memory]}\n system_message SystemMessage(contentfYou are a helpful customer support assistant. Use the provided context to personalize your responses and remember user preferences and past interactions. {context}) full_messages [system_message] messages print(full_messages) response llm.invoke(full_messages) # Store the interaction in Mem0 try: interaction [ { role: user, content: messages[-1].content }, { role: assistant, content: response.content } ] result mem0.add(interaction, user_iduser_id,) print(fMemory saved: {len(result.get(results, []))} memories added) except Exception as e: print(fError saving memory: {e}) return {messages: [response]} except Exception as e: print(fError in chatbot: {e}) # Fallback response without memory context response llm.invoke(messages) return {messages: [response]} # 设置LangGraph调度节点和边 graph.add_node(chatbot, chatbot) graph.add_edge(START, chatbot) graph.add_edge(chatbot, chatbot) compiled_graph graph.compile() # 设置LangGraph流式输出 def run_conversation(user_input: str, mem0_user_id: str): config {configurable: {thread_id: mem0_user_id}} state {messages: [HumanMessage(contentuser_input)], mem0_user_id: mem0_user_id} for event in compiled_graph.stream(state, config): for value in event.values(): if value.get(messages): print(Customer Support:, value[messages][-1].content) return # 入口函数交互入口 if __name__ __main__: print(Welcome to Customer Support! How can I assist you today?) mem0_user_id alice # You can generate or retrieve this based on your user management system while True: user_input input(You: ) if user_input.lower() in [quit, exit, bye]: print(Customer Support: Thank you for contacting us. Have a great day!) break run_conversation(user_input, mem0_user_id)验证效果如下图所示第一次执行代码我们没有任何上下文我们提问和电影相关的问题并且和 LLM 说了不喜欢惊悚片LLM 最终根据我们的要求推荐了一些合适的影片。第一次提问可以看到了一些 Memory saved 的打印查看 Milvus 向量库可以看到对应的 collection 已经有了几个 Entity。点开数据页面可以看到 Mem0 已将上下文经过 LLM 处理概括地保存到 metadata 字段中并且对应的用户是 alice数据为了可以被检索也已经被向量化存储到 vectors 字段中。重新执行代码因为我们已经有了记忆的存在再问一下“我喜欢什么电影”可以看到 Mem0 从 Milvus 中召回了相关的内容并将内容合并到了 prompt 中发送给 LLM我们得到了相关的电影推荐而不需要再和 LLM 重复介绍我们的喜好。实践二通过图谱引擎向量引擎解析信息之间复杂关系方案概述Mem0 支持图谱记忆Graph Memory。借助图谱记忆用户可以创建并利用信息之间的复杂关系从而生成更细致、更具上下文感知能力的响应。这一融合使用户能够同时发挥向量检索与图谱技术的优势实现更准确、更全面的信息检索与内容生成。记忆层添加记录的方式如下图所示Mem0 通过 LLM 提取内容后通过添加或者更新的方式同时将内容 embedding 到向量库和提取实体关系到图谱数据库中。记忆层添加记录记忆层检索记录的方式如下图所示Mem0 通过 LLM 提取内容后同时将内容 embedding 到向量库检索和提取实体关系到图谱数据库中检索双路检索后将结果合并输出。记忆层检索记录前提条件已创建阿里云 Milvus 实例。具体操作请参见 快速创建 Milvus 实例 [1]。已开通服务并获得 API-KEY。具体操作请参见 开通 DashScope 并创建 API-KEY [2]。代码开发依赖库安装pip install kuzu rank-bm25 mem0ai核心代码包含以下核心步骤环境变量设置 OpenAI 方式访问百炼 qwen 大模型LLM 设置 qwen-plus 作为语言大模型Mem0 配置 qwen-plus 作为语义识别和处理大模型、使用 text-embedding-v3 作为 embedding 模型、使用 Milvus 作为向量存储数据库、使用 kuzu 作为图谱数据库。初始化 Mem0添加数据将同时添加内容到向量库和图谱库中。提问测试。from langchain_openai import ChatOpenAI from mem0 import Memory # 设置环境变量百炼平台qwen模型的key和baseurl os.environ[OPENAI_API_KEY] sk-xx os.environ[OPENAI_BASE_URL] https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 # LLM设置 llm ChatOpenAI(modelqwen-plus, temperature0.2, max_tokens2000) # Mem0设置LLM、embedding和向量库 config { llm: { provider: openai, config: { model: qwen-plus, temperature: 0.2, max_tokens: 2000, } }, embedder: { provider: openai, config: { model: text-embedding-v3, embedding_dims: 128, } }, vector_store: { provider: milvus, config: { collection_name: mem0_test3, embedding_model_dims: 128, url: http://c-xxx.milvus.aliyuncs.com:19530, token: root:xxx, db_name: default, }, }, graph_store: { provider: kuzu, config: { db: ./mem0-example.kuzu } }, version: v1.1, } # 初始化Mem0添加数据将同时添加内容到向量库和图谱库中 m Memory.from_config(config) m.add(我喜欢去徒步旅行, user_idalice123) m.add(我喜欢打羽毛球, user_idalice123) m.add(我讨厌打羽毛球, user_idalice123) m.add(我的朋友叫约翰约翰有一只叫汤米的狗, user_idalice123) m.add(我的名字是爱丽丝, user_idalice123) m.add(约翰喜欢徒步旅行哈利也喜欢徒步旅行, user_idalice123) m.add(我的朋友彼得是蜘蛛侠, user_idalice123) # 按照score分数倒序排列输出结果 def get_res(res): sorted_results sorted(res[results], keylambda x: x[score], reverseTrue) res[results] sorted_results print(json.dumps(res, ensure_asciiFalse, indent2)) # 提问测试 get_res(m.search(我的名字是什么, user_idalice123)) get_res(m.search(谁是蜘蛛侠, user_idalice123))验证效果如下图所示是“我的名字是什么”的返回可以看到 results 中是向量返回返回的“名字是爱丽丝”得分并不高relations 中是图谱返回解析出了我的名字是“爱丽丝”关系为 has_name。如下图所示是“谁是蜘蛛侠”的返回可以看到 results 中是向量返回返回的“朋友彼得是蜘蛛侠”得分最低relations 中是图谱返回解析出了蜘蛛侠的名字是“彼得”关系为是。通过以上两个例子可以发现有图谱能力的加持可以补齐向量库缺失信息之间深层分析的短板。随着 AI 应用越来越深入日常生活系统对用户上下文和历史信息的理解变得尤为重要。Mem0 与 Milvus 的结合为人工智能提供了一套高效、可扩展的长时记忆解决方案。通过向量数据库持久化存储语义记忆AI 不仅能记住过去的交互还能在后续对话中持续调用和更新这些信息。这一能力让智能助手、客服机器人等应用更加连贯、个性化和实用。在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。可能大家都想学习AI大模型技术也_想通过这项技能真正达到升职加薪就业或是副业的目的但是不知道该如何开始学习因为网上的资料太多太杂乱了如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路少碰壁这里我直接把都打包整理好希望能够真正帮助到大家_。一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~