【LLM大模型】15K star！超越RAG，让大模型拥有个性化记忆_mem0ai

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

对比RAG

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

 代码解读

pip install mem0ai
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基本用法：

ini
 代码解读

import os
from mem0 import Memory

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxx"

# Initialize Mem0
m = Memory()

# Store a memory from any unstructured text
result = 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 memories
all_memories = m.get_all()
print(all_memories)

# Search memories
related_memories = m.search(query="What are Alice's hobbies?", user_id="alice")
print(related_memories)

# Update a memory
result = m.update(memory_id="m1", data="Likes to play tennis on weekends")
print(result)

# Get memory history
history = m.history(memory_id="m1")
print(history)
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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

arduino
 代码解读

from mem0 import Memory

config = {
    "vector_store": {
        "provider": "qdrant",
        "config": {
            "host": "localhost",
            "port": 6333,
        }
    },
}

m = Memory.from_config(config)
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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：

1. 当用户与AI交互时，Mem0会存储来自交互的相关信息。
2. 在后续交互中，Mem0 检索相关的过去信息，为 LLM 提供背景信息。
3. 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：

sql
 代码解读

Store a Memory
Retrieve Memories
Search Memories
Update a Memory
Memory History
Delete Memory
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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。

python
 代码解读

import os
from openai import OpenAI
from mem0 import Memory

# Set the OpenAI API key
os.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 memories
        previous_memories = self.search_memories(question, user_id=user_id)
        prompt = question
        if previous_memories:
            prompt = f"User input: {question}\n Previous memories: {previous_memories}"
        self.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

        # Generate response using GPT-4o
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=self.messages
        )
        answer = response.choices[0].message.content
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": answer})

        # Store the question in memory
        self.memory.add(question, user_id=user_id)
        return answer

    def 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 example
user_id = "traveler_123"
ai_assistant = PersonalTravelAssistant()

def main():
    while True:
        question = input("Question: ")
        if question.lower() in ['q', 'exit']:
            print("Exiting...")
            break

        answer = 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()
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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：github.com/mem0ai/mem0
• Star 数：15K

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

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