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一款颠覆AI记忆能力的开源神器,轻松实现跨平台记忆联动,让AI像老朋友一样懂你! 核心内容: 1. 智能记忆层框架Mem0,让AI记住用户偏好和习惯 2. 动态进化能力,智能更新记忆库,像人类大脑一样 3. 六大应用场景,从虚拟伴侣到智能办公,全面提升AI体验
通过用户级/会话级/代理级三级记忆体系,实现跨平台记忆联动。比如用户Alice在周一提及"喜欢打网球",周三咨询运动课程时,AI能自动关联记忆推荐相关内容。
采用遗忘曲线算法,自动衰减过时信息(如三年前的工作习惯),强化高频使用数据(如最近偏好的咖啡口味),让记忆库像人类大脑般智能更新。
提供5行Python极简API,开发者无需理解底层技术即可快速集成。以下代码实现记忆存储与调用:
from mem0 import Memory
m = Memory()
m.add("用户每周五购买拿铁", user_id="tom")
print(m.search("推荐咖啡", user_id="tom")) # 自动关联周五拿铁偏好
支持文本/图像/结构化数据混合存储,通过向量数据库+图数据库技术,实现"星巴克拿铁"→"咖啡偏好"→"周五消费习惯"的立体关联。
在医疗场景自动强化病历记忆,在教育场景侧重学习进度跟踪,通过场景感知算法动态调整记忆权重,准确率达92%。
记录用户的情感偏好和聊天习惯,当用户说"今天好累"时,AI不仅能安慰,还会提醒:"上次你说听周杰伦的歌会放松,要播放《晴天》吗?"
在电商场景中,Mem0让客服机器人记住用户3天前的退货记录,当用户再次咨询时主动提示:"您购买的XX商品已安排专人上门取件"。
通过记忆用户的知识薄弱点,当检测到用户多次拼错"accommodate"时,自动推送定制化练习题,记忆准确率提升73%。
持续跟踪患者用药记录,在患者说"最近头晕"时,结合既往血压数据提醒:"您上周收缩压140mmHg,建议优先复查心血管科"。
在RPG游戏中,NPC会记住玩家三小时前救助村民的选择,在后续剧情中给出特殊奖励,使玩家留存率提升41%。
自动记忆会议纪要重点,当用户查询"Q2销售目标"时,直接调取最近三次会议数据生成对比图表。
# 安装核心库
pip install mem0ai
# 启动向量数据库
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
from mem0 import Memory
memory = Memory()
# 添加记忆
memory.add("客户王总喜欢蓝山咖啡", user_id="VIP001")
# 智能检索
print(memory.search("王总的饮品偏好", user_id="VIP001"))
# 输出:蓝山咖啡(相似度0.93)
# 动态更新
memory.update(memory_id="m1", data="王总最近改喝低因咖啡")
config = {
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {"host": "localhost", "port": 6333}
},
"graph_store": {
"provider": "neo4j",
"config": {"url": "neo4j://localhost:7687"}
}
}
m = Memory.from_config(config) # 支持多数据库联动
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