Mem0

在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型已经深刻改变了我们与技术交互的方式。然而，这些强大的 AI 助手却有一个显著的局限性 —— 它们无法在不同对话之间保持记忆，每次交互都如同初次见面。不仅如此，随着

Mem0 提供了 Python 和 TypeScript 两种 SDK 供开发者选用，并且支持将其接口暴露成 REST API 以方便其他语言和工具集成。我们今天系统地学习下 Mem0 提供的这些接口

昨天我们学习了 Mem0 的图谱记忆功能，了解了 Mem0ᵍ 是如何通过提取和更新两个阶段，将用户消息从非结构化文本转化为结构化图表示的。为了更加深入地理解这块的逻辑，我决定今天来扒一扒 Mem0 的

关于 Mem0 的配置选项，还差最后一个 graph_store 没有学习，该配置用于指定一个图数据库。Mem0 支持将抽取的记忆保存到图数据库中，生成的记忆图谱可以包含记忆之间的复杂关系，通过对图进

Mem0 提供了很多配置选项，可以根据用户的需求进行自定义，包括：向量存储、语言模型、嵌入模型、图存储 以及一些 通用配置。目前我们已经学习了 vector_store 向量存储、llm 语言模型和

昨天我们学习了 Mem0 记忆存储的原理，并通过自定义 Qdrant 配置实现了记忆的持久化存储，以及通过 vector_store 切换其他的向量数据库。关于 Mem0 的配置，除了 vector_

昨天我们学习了 Mem0 的基本用法，并给出了一个简单的示例程序。和传统的大模型对话不同的是，我们没有将历史会话拼接起来，而是先检索记忆，然后将记忆拼接到系统 Prompt 中回答用户问题，最后再将这

今年被称为智能体爆发元年，随着推理模型和多模态模型的不断发展，各家 AI 助手和智能体的能力不断提升，应用场景也在不断扩展。但是大模型存在一个先天缺陷，它们往往缺乏持久记忆能力，无法真正实现个性化交互