详细介绍
memlayer 是一个可插拔的长期记忆层，旨在为大语言模型（LLM）提供持久、智能且类人记忆与召回能力。它通过抽象的记忆接口与语义检索机制，使任何模型能够在几分钟内具备历史对话回溯、上下文记忆与外部知识补充的能力。memlayer 支持多种存储后端与检索策略，便于与现有的检索增强生成（RAG）流程和向量数据库集成。
主要特性
- 可插拔的记忆层接口，支持快速接入不同模型。
- 持久化存储与语义检索，支持记忆的写入、更新与过期策略。
- 与向量数据库及检索引擎兼容，便于构建 RAG 工作流。
- 轻量的 Python 实现，便于在工程环境中部署与扩展。
使用场景
- 聊天机器人与助理保存历史上下文，实现多轮记忆与连续对话体验。
- 为用户或实体构建长期画像，支持个性化推荐与对话记忆。
- 与知识库结合，提供长期事实记忆与检索增强生成（RAG）能力。
技术特点
- 基于语义嵌入的检索与召回，降低幻觉（hallucination）风险。
- 提供一致的存储抽象，支持 SQL、向量数据库等多种后端。
- 面向工程的轻量实现，便于在现有模型流水线与 SDK 中快速集成。