설명
Memori는 에이전트 실행 및 대화를 구조화된 지속 상태로 변환하여 AI 애플리케이션을 향상시키기 위해 설계된 강력한 메모리 인프라를 제공합니다. LLM 비종속 계층으로서 Memori는 각 채팅 턴을 캡처하여 사실, 선호도, 규칙 및 요약으로 분류하여 사용자가 저장할 정보, 저장 기간 및 저장 위치를 제어할 수 있도록 합니다. 이를 통해 프롬프트가 컨텍스트를 요구할 때 관련 정보만 회상되도록 하여 추가 서비스의 필요성을 없앱니다.
Memori의 선택적 의미론적 검색은 의미론적 컨텍스트로 검색을 풍부하게 하여 정확성을 개선하면서도 토큰 비용을 증가시키지 않습니다. 각 결과에는 포함 이유에 대한 명확한 설명이 포함되어 있어 팀이 엔티티, 시간 및 출처별로 관련성을 추적할 수 있습니다. LoCoMo에서 테스트한 결과, Memori는 전체 컨텍스트 검색에 비해 87%의 정확도를 달성하면서 토큰 사용량을 97% 줄였습니다.
이 플랫폼은 기존 시스템과의 쉬운 통합을 제공하며, 기존 코드베이스에 SDK를 추가하는 데 단 한 줄의 코드만 필요합니다. Memori Cloud는 추가 설정 없이 즉각적인 메모리 접근을 가능하게 하여 저장 및 검색 기능을 더욱 간소화합니다. 메모리 그래프 기능은 사용자가 사람, 장소, 관심사 및 경험 간의 관계를 탐색할 수 있도록 하여 메모리 네트워크의 동적인 뷰를 제공합니다.
Memori는 강력한 회상 정확도와 상당한 추론 비용 절감을 위해 최고의 개발자와 기업에 신뢰받고 있습니다. MongoDB 및 CockroachDB와 같은 데이터베이스와 원활하게 통합되어 유연한 문서 모델 및 통합 벡터 검색과 함께 매력적인 메모리 추상화를 제공합니다. Memori의 보안 기능에는 역할 기반 접근 제어, 데이터 보존 정책 및 감사 추적이 포함되어 있어 데이터 소유권과 조직 정책 준수를 보장합니다.
전반적으로 Memori는 신뢰할 수 있고 효율적인 메모리 인프라로 AI 에이전트 워크플로를 향상시키고자 하는 개발자와 기업에 이상적인 솔루션입니다.
Memori의 핵심 기능
LLM 비종속 메모리 계층
자동 메모리 캡처
목표 지향적 컨텍스트 회상
선택적 의미론적 검색
설명 가능한 결과
토큰 사용량 감소로 높은 정확도
쉬운 SDK 통합
즉각적인 접근을 위한 Memori Cloud
Memori 사용 방법은?
통합: SDK를 코드에 추가하세요
구성: 메모리 캡처 및 보존 설정
사용: 목표 지향적 회상 및 의미론적 검색 활성화
최적화: 분석 모니터링 및 설정 조정
Memori의 사용 사례
- AI 워크플로 향상
- 의미론적 검색
- 데이터 보안
- 메모리 분석
- 클라우드 통합
