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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


YC孵化项目Mem0开源:为AI插上个性化记忆的翅膀
发布日期:2024-07-26 14:40:26 浏览次数: 2350


TLDR

  • • Mem0 是一种为大型语言模型 (LLM) 提供智能记忆层的开源技术,由 YC 孵化的初创公司 Mem0 开发,用于构建个性化的 AI 应用程序,例如个性化学习助手、客户支持 AI 代理等等。

  • • 与传统的检索增强生成 (RAG) 方法相比,Mem0 提供了更深入的上下文理解、动态更新和自适应个性化等优势。

  • • Mem0 平台是一项托管服务,简化了开发人员构建和部署由 Mem0 驱动的 AI 应用程序的过程。

引言:迈向个性化AI时代

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背后的团队由经验丰富的 AI 工程师和企业家组成。联合创始人兼首席执行官 Taranjeet Singh 曾是 Khatabook(YC S18)的首位增长工程师,并迅速晋升为高级产品经理。他曾在印度版 Paypal 的 Paytm 开始其软件工程职业生涯,并见证了 Paytm 从默默无闻发展成为家喻户晓的企业的飞跃。他还构建了一款人工智能驱动的家教应用程序,并在 Google I/O 上亮相。此外,他还与 Deshraj 共同创建了开源的 Kaggle 替代方案 EvalAI,并在 GitHub 上获得了 1600 多个星标。

联合创始人兼首席技术官 Deshraj Yadav 对人工智能和机器学习基础设施领域有着广泛的兴趣。他曾在特斯拉 Autopilot 领导 AI 平台,该平台支持大规模训练、模型评估、监控和可观察性,以推动特斯拉全自动驾驶的发展。在此之前,Deshraj 在佐治亚理工学院攻读硕士学位期间,创建了开源机器学习平台 EvalAI,作为他的硕士论文。

近年来,人工智能(AI)技术发展迅速,各种AI应用层出不穷,极大地改变了我们的生活和工作方式。然而,传统的AI系统往往缺乏个性化,无法记住用户的偏好、习惯和历史交互信息,导致用户体验欠佳。试想一下,如果你的AI助手能够记住你过去的对话内容,并根据你的喜好提供个性化的服务,那将会是怎样一种体验?

Mem0 应运而生!Mem0 能够为AI代理赋予长期记忆能力,使其能够记住用户的历史信息,并在交互过程中不断学习和改进,从而提供真正个性化的AI体验。

Mem0:赋予AI记忆的力量

Mem0 就像是大脑的“海马体”,能够存储和检索AI代理的记忆信息。它为大型语言模型 (LLM) 提供了一个智能记忆层,使AI代理能够记住用户的历史交互信息,例如用户的偏好、习惯、对话记录等等。这些记忆信息可以帮助AI代理更好地理解用户的意图,并提供更加个性化和上下文感知的响应。

核心功能:

  • • 多级记忆: Mem0 支持用户级、会话级和 AI 代理级的多级记忆,确保跨不同时间尺度和交互场景的记忆连续性和上下文相关性。

  • • 自适应个性化: Mem0 能够根据用户的交互和反馈不断调整和优化其记忆内容,从而提供更加精准和个性化的AI体验。

  • • 对开发者友好的 API: Mem0 提供了简单易用的 API,方便开发者将 Mem0 集成到各种AI应用中。

  • • 跨平台一致性: Mem0 可以在不同的平台和设备上运行,确保用户在不同设备上的AI体验一致性。

  • • 本地运行能力: Mem0 支持在个人计算机上本地运行,方便开发者进行开发和测试。

Mem0与RAG:差异化竞争优势

传统的AI系统通常采用检索增强生成 (RAG) 技术来访问和利用外部知识库,例如维基百科、数据库等。然而,RAG 方法存在一些局限性,例如无法理解实体之间的关系、缺乏动态更新机制等等。

与RAG相比,Mem0的优势:

  • • 实体关系的理解: Mem0 能够理解不同实体之间的关系,例如人物关系、事件关系等等,从而建立更加完整的知识图谱,并提供更加精准的AI响应。

  • • 新近度、相关性和衰减: Mem0 会根据记忆信息的新近度、相关性和衰减程度进行优先级排序,确保AI代理能够优先获取和利用最新的、最相关的记忆信息。

  • • 上下文连续性: Mem0 能够跨越多个会话和交互回合保留记忆信息,确保AI代理在与用户进行长时间对话时,仍然能够记住之前的对话内容,并保持上下文的一致性。

  • • 自适应学习: Mem0 能够根据用户的反馈不断学习和改进其记忆内容,例如更新过时的信息、添加新的信息等等,从而提供更加智能和个性化的AI体验。

  • • 动态更新: Mem0 支持实时更新记忆内容,确保AI代理能够及时获取最新的信息,并做出相应的调整和响应。

Mem0平台:助力个性化AI应用开发

为了方便开发者使用 Mem0 技术构建个性化的AI应用,Mem0 团队还开发了 Mem0 平台。Mem0 平台是一个托管服务,提供了一系列工具和服务,帮助开发者快速构建、部署和管理 Mem0 应用。

Mem0平台的核心功能:

  • • 全面的记忆管理: Mem0 平台提供了一套完整的记忆管理工具,方便开发者存储、检索、更新和删除AI代理的记忆信息。

  • • 自我改进的记忆: Mem0 平台能够自动分析和优化AI代理的记忆内容,使其更加精准和高效。

  • • 跨平台一致性: Mem0 平台支持多种平台和设备,确保用户在不同设备上都能获得一致的AI体验。

  • • 集中式记忆控制: Mem0 平台提供了一个集中式的记忆管理中心,方便开发者监控和管理所有AI代理的记忆信息。

Mem0平台的常见用例:

  • • 个性化学习助手: Mem0 可以帮助构建个性化的学习助手,记住学生的学习进度、偏好和难点,并提供个性化的学习内容和建议。

  • • 客户支持 AI 代理: Mem0 可以帮助构建更加智能的客户支持 AI 代理,记住客户的历史咨询记录,并提供更加精准和个性化的解决方案。

  • • 医疗保健助理: Mem0 可以帮助构建个性化的医疗保健助理,记住患者的病史、用药情况和健康状况,并提供个性化的健康管理建议。

  • • 虚拟伴侣: Mem0 可以帮助构建更加智能和人性化的虚拟伴侣,记住用户的兴趣爱好、生活习惯和情感状态,并提供更加贴心的陪伴和服务。

  • • 生产力工具: Mem0 可以帮助构建更加智能的生产力工具,记住用户的工作习惯、常用功能和任务进度,并提供更加高效的工作流程和个性化的功能推荐。

  • • 游戏 AI: Mem0 可以帮助构建更加智能的游戏 AI,记住玩家的游戏习惯、游戏风格和游戏进度,并提供更加个性化的游戏内容和挑战。

Mem0实践:打造个性化AI应用

下面,我们将通过三个具体的例子,来展示如何使用 Mem0 构建个性化的AI应用。

例子1:个性化AI导师

应用场景描述

假设我们要构建一个个性化的AI导师,帮助学生学习新的知识。传统的AI导师往往缺乏个性化,无法针对不同学生的学习进度、学习风格和学习目标提供个性化的指导。而使用 Mem0 技术,我们可以构建一个能够记住学生学习情况的AI导师,并根据学生的学习情况提供个性化的学习内容和建议。

代码示例

from openai import OpenAI
from mem0 import Memory

# Set the OpenAI API key
os.environ['OPENAI_API_KEY']='sk-xxx'

# Initialize the OpenAI client
client =OpenAI()

class PersonalAITutor:
def __init__(self):
"""
        Initialize the PersonalAITutor with memory configuration and OpenAI client.
        """

        config ={
"vector_store":{
"provider":"qdrant",
"config":{
"host":"localhost",
"port":6333,
}
},
}
        self.memory =Memory.from_config(config)
        self.client = client
        self.app_id ="app-1"

def ask(self, question, user_id=None):
"""
        Ask a question to the AI and store the relevant facts in memory

        :param question: The question to ask the AI.
        :param user_id: Optional user ID to associate with the memory.
        """

# Start a streaming chat completion request to the AI
        stream = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            stream=True,
            messages=[
{"role":"system","content":"You are a personal AI Tutor."},
{"role":"user","content": question}
]
)
# Store the question in memory
        self.memory.add(question, user_id=user_id, metadata={"app_id": self.app_id})

# Print the response from the AI in real-time
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content isnotNone:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

def get_memories(self, user_id=None):
"""
        Retrieve all memories associated with the given user ID.

        :param user_id: Optional user ID to filter memories.
        :return: List of memories.
        """

return self.memory.get_all(user_id=user_id)

# Instantiate the PersonalAITutor
ai_tutor =PersonalAITutor()

# Define a user ID
user_id ="john_doe"

# Ask a question
ai_tutor.ask("I am learning introduction to CS. What is queue? Briefly explain.", user_id=user_id)

优势分析

  • • 个性化学习路径: AI 导师可以根据学生的学习历史和进度,自动调整教学内容和难度,为学生量身定制学习路径。

  • • 自适应学习反馈: AI 导师可以根据学生的答题情况和学习行为,实时调整教学策略,并提供个性化的学习反馈。

  • • 持续学习和改进: AI 导师可以不断学习新的知识和教学方法,并根据学生的反馈不断改进教学质量。

例子2:个人AI旅行助手

应用场景描述

假设我们要构建一个个人AI旅行助手,帮助用户规划旅行路线、预订酒店、推荐景点等等。传统的旅行助手往往缺乏个性化,无法根据用户的旅行偏好、预算和时间安排提供个性化的旅行方案。而使用 Mem0 技术,我们可以构建一个能够记住用户旅行习惯的AI旅行助手,并根据用户的旅行习惯提供个性化的旅行建议。

代码示例

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()

优势分析

  • • 个性化旅行推荐: AI 旅行助手可以根据用户的旅行历史、偏好和预算,推荐更加符合用户需求的旅行目的地、酒店和景点。

  • • 智能行程规划: AI 旅行助手可以根据用户的旅行时间、预算和兴趣爱好,自动生成个性化的旅行路线规划。

  • • 实时旅行信息: AI 旅行助手可以实时获取最新的航班信息、酒店价格和天气状况,并及时通知用户,帮助用户做出更加明智的旅行决策。

例子3:客户支持 AI 代理

应用场景描述

假设我们要构建一个客户支持 AI 代理,帮助用户解决产品或服务相关的问题。传统的客户支持 AI 代理往往缺乏个性化,无法记住用户的历史咨询记录,导致用户需要重复描述问题,降低了用户体验。而使用 Mem0 技术,我们可以构建一个能够记住用户历史咨询记录的AI代理,并根据用户的历史咨询记录提供更加精准和个性化的解决方案。

代码示例

from openai import OpenAI
from mem0 import Memory

# Set the OpenAI API key
os.environ['OPENAI_API_KEY']='sk-xxx'

class CustomerSupportAIAgent:
def __init__(self):
"""
        Initialize the CustomerSupportAIAgent with memory configuration and OpenAI client.
        """

        config ={
"vector_store":{
"provider":"qdrant",
"config":{
"host":"localhost",
"port":6333,
}
},
}
        self.memory =Memory.from_config(config)
        self.client =OpenAI()
        self.app_id ="customer-support"

def handle_query(self, query, user_id=None):
"""
        Handle a customer query and store the relevant information in memory.

        :param query: The customer query to handle.
        :param user_id: Optional user ID to associate with the memory.
        """

# Start a streaming chat completion request to the AI
        stream = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            stream=True,
            messages=[
{"role":"system","content":"You are a customer support AI agent."},
{"role":"user","content": query}
]
)
# Store the query in memory
        self.memory.add(query, user_id=user_id, metadata={"app_id": self.app_id})

# Print the response from the AI in real-time
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content isnotNone:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

def get_memories(self, user_id=None):
"""
        Retrieve all memories associated with the given customer ID.

        :param user_id: Optional user ID to filter memories.
        :return: List of memories.
        """

return self.memory.get_all(user_id=user_id)

# Instantiate the CustomerSupportAIAgent
support_agent =CustomerSupportAIAgent()

# Define a customer ID
customer_id ="jane_doe"

# Handle a customer query
support_agent.handle_query("I need help with my recent order. It hasn't arrived yet.", user_id=customer_id)

优势分析

  • • 个性化服务体验: AI 代理可以记住用户的历史咨询记录,并在用户下次咨询时,主动询问用户之前的问题是否得到解决,并提供更加个性化的服务。

  • • 提高解决效率: AI 代理可以根据用户的历史咨询记录,快速定位用户的问题,并提供更加精准的解决方案,从而提高解决问题的效率。

  • • 降低人工成本: AI 代理可以自动处理大部分的客户咨询问题,从而降低企业的人工客服成本。

总结:Mem0引领AI个性化未来

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。


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