Beschreibung
Memori bietet eine robuste Speicherinfrastruktur, die darauf ausgelegt ist, KI-Anwendungen zu verbessern, indem sie die Ausführung von Agenten und Gespräche in einen strukturierten, persistenten Zustand umwandelt. Als LLM-agnostische Schicht erfasst Memori jede Chat-Runde, klassifiziert sie in Fakten, Präferenzen, Regeln und Zusammenfassungen und ermöglicht es den Nutzern, zu steuern, was gespeichert wird, wie lange und wo. Dies stellt sicher, dass nur relevante Informationen abgerufen werden, wenn ein Prompt Kontext erfordert, wodurch die Notwendigkeit zusätzlicher Dienste entfällt.
Die selektive semantische Suche von Memori bereichert Suchen mit semantischem Kontext, verbessert die Genauigkeit, ohne die Token-Kosten zu erhöhen. Jedes Ergebnis enthält eine klare Erklärung seiner Einbeziehung, sodass Teams die Relevanz nach Entität, Zeit und Quelle nachverfolgen können. Getestet auf LoCoMo erreicht Memori eine Genauigkeit von 87 % und reduziert den Token-Verbrauch um 97 % im Vergleich zur Vollkontextabfrage.
Die Plattform bietet eine einfache Integration in bestehende Systeme und benötigt nur eine Zeile Code, um das SDK in bestehende Codebasen einzufügen. Memori Cloud vereinfacht zudem die Speicher- und Suchfunktionen und ermöglicht den sofortigen Zugriff auf den Speicher ohne zusätzliche Einrichtung. Die Speichergraph-Funktion ermöglicht es den Nutzern, Beziehungen zwischen Personen, Orten, Interessen und Erfahrungen zu erkunden und bietet eine dynamische Sicht auf das Speichernetzwerk.
Memori wird von führenden Entwicklern und Unternehmen für seine hohe Rückrufgenauigkeit und signifikante Einsparungen bei den Inferenzkosten geschätzt. Es integriert sich nahtlos mit Datenbanken wie MongoDB und CockroachDB und bietet eine überzeugende Speicherabstraktion, die mit flexiblen Dokumentmodellen und integrierter Vektorsuche kombiniert ist. Die Sicherheitsfunktionen von Memori umfassen rollenbasierte Zugriffskontrolle, Datenaufbewahrungsrichtlinien und Prüfprotokolle, die den Datenbesitz und die Einhaltung der organisatorischen Richtlinien gewährleisten.
Insgesamt ist Memori eine ideale Lösung für Entwickler und Unternehmen, die ihre KI-Agenten-Workflows mit einer zuverlässigen und effizienten Speicherinfrastruktur verbessern möchten.
Memori's Kernfunktionen
LLM-agnostische Speicherschicht
Automatische Speicherkapazität
Gezielter Kontextabruf
Selektive semantische Suche
Erklärbare Ergebnisse
Hohe Genauigkeit bei reduziertem Tokenverbrauch
Einfache SDK-Integration
Memori Cloud für sofortigen Zugriff
Wie verwendet man Memori?
Integrieren: Fügen Sie das SDK in Ihren Code ein
Konfigurieren: Richten Sie die Speicherkapazität und -aufbewahrung ein
Verwenden: Aktivieren Sie gezielten Rückruf und semantische Suche
Optimieren: Überwachen Sie Analysen und passen Sie die Einstellungen an
Memori's Anwendungsfälle
- Verbesserung von KI-Workflows
- Semantische Suche
- Datensicherheit
- Speicheranalytik
- Cloud-Integration
