[让AI拥有超凡记忆：探索Zep Cloud的力量]

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让AI拥有超凡记忆：探索Zep Cloud的力量

引言

在现代AI应用中，能够回忆和理解过去的对话历史是创造个性化AI体验的关键。Zep Cloud是专为AI助手应用设计的一个长期记忆服务，能够帮助AI回忆起无论多久以前的对话。本文将介绍Zep Cloud的核心功能、使用方法以及如何克服可能面临的挑战。

主要内容

1. Zep Cloud的功能

Zep Cloud通过减少“幻觉”、降低延迟和成本来增强AI助手的能力。它使用自动嵌入功能，为文档提供低延迟的嵌入模型。

2. 如何加载和创建集合

为了使用Zep Cloud，我们可以通过文档创建集合。Zep支持异步接口，通过去掉方法名中的a即可调用同步接口。

3. 文档嵌入与搜索

Zep提供了高效的嵌入功能，能够在文档上传后自动进行处理。通过相似性搜索和元数据筛选，用户可以轻松找到所需信息。

代码示例

以下是一个使用Zep Cloud的基本示例：

from uuid import uuid4
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import ZepCloudVectorStore
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

ZEP_API_KEY = "<your zep project key>"
collection_name = f"collection{uuid4().hex}"

# 加载文档
article_url = "https://www.gutenberg.org/cache/epub/71292/pg71292.txt"
loader = WebBaseLoader(article_url)
documents = loader.load()

# 分割文档
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建并填充向量存储
vs = ZepCloudVectorStore.from_documents(
    docs,
    embedding=None,
    collection_name=collection_name,
    api_key=ZEP_API_KEY,
)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
async def wait_for_ready(collection_name: str) -> None:
    import time
    from zep_cloud.client import AsyncZep

    client = AsyncZep(api_key=ZEP_API_KEY)

    while True:
        c = await client.document.get_collection(collection_name)
        print(f"Embedding status: {c.document_embedded_count}/{c.document_count} documents embedded")
        time.sleep(1)
        if c.document_embedded_count == c.document_count:
            break

await wait_for_ready(collection_name)

常见问题和解决方案

网络访问问题

由于某些地区的网络限制，访问Zep Cloud可能会不稳定。建议使用API代理服务来提高访问的可靠性和稳定性。

总结和进一步学习资源

Zep Cloud为AI助手的开发提供了强大的工具，使其能够更智能地处理和记忆信息。推荐阅读以下资源以获得更深入的理解：

参考资料

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

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