説明
Memoriは、エージェントの実行と会話を構造化された永続的な状態に変換することでAIアプリケーションを強化するために設計された堅牢なメモリインフラストラクチャを提供します。LLM非依存のレイヤーとして、Memoriは各チャットターンをキャプチャし、それを事実、好み、ルール、要約に分類します。これにより、ユーザーは何が保存され、どのくらいの期間、どこに保存されるかを制御できます。これにより、プロンプトがコンテキストを必要とする際に関連情報のみがリコールされ、追加のサービスが不要になります。
Memoriの選択的セマンティック検索は、セマンティックコンテキストを用いて検索を豊かにし、トークンコストを増加させることなく精度を向上させます。各結果には、その含まれる理由の明確な説明が含まれており、チームはエンティティ、時間、ソースによって関連性を追跡できます。LoCoMoでテストされたMemoriは、フルコンテキストリトリーバルと比較して87%の精度を達成し、トークン使用量を97%削減します。
このプラットフォームは、既存のシステムとの簡単な統合を提供し、既存のコードベースにSDKを追加するためにわずか1行のコードを必要とします。Memori Cloudは、追加のセットアップなしで瞬時にメモリにアクセスできるストレージと検索機能をさらに簡素化します。メモリグラフ機能により、ユーザーは人々、場所、興味、経験の関係を探求でき、メモリネットワークの動的なビューを提供します。
Memoriは、その強力なリコール精度と大幅な推論コスト削減により、トップ開発者や企業から信頼されています。MongoDBやCockroachDBなどのデータベースとシームレスに統合され、柔軟なドキュメントモデルと統合ベクトル検索を備えた魅力的なメモリ抽象を提供します。Memoriのセキュリティ機能には、役割ベースのアクセス制御、データ保持ポリシー、監査証跡が含まれており、データの所有権と組織のポリシーへの準拠を確保します。
全体として、Memoriは、信頼性が高く効率的なメモリインフラストラクチャを使用してAIエージェントのワークフローを強化したい開発者や企業にとって理想的なソリューションです。
Memoriの主要機能
LLM非依存のメモリレイヤー
自動メモリキャプチャ
ターゲットコンテキストリコール
選択的セマンティック検索
説明可能な結果
トークン使用量を削減した高精度
簡単なSDK統合
瞬時のアクセスのためのMemori Cloud
Memoriの使い方は？
統合: SDKをコードに追加します
設定: メモリキャプチャと保持を設定します
使用: ターゲットリコールとセマンティック検索を有効にします
最適化: 分析を監視し、設定を調整します
Memoriの使用例
- AIワークフローの強化
- セマンティック検索
- データセキュリティ
- メモリアナリティクス
- クラウド統合
