इस प्रोजेक्ट के बारे में

Mem0 एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो AI असिस्टेंट्स, एजेंट्स और एप्लिकेशन में एक स्थायी मेमोरी लेयर जोड़ता है। इसका उद्देश्य AI सिस्टम को उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं, सत्र संदर्भ और एजेंट स्थिति को याद रखने और समय के साथ सीखने की क्षमता प्रदान करना है। README इसे कस्टमर-सपोर्ट चैटबॉट्स, AI असिस्टेंट्स और स्वचालित सिस्टम के लिए उपयुक्त बताता है। प्रोजेक्ट इसका उपयोग करने के कई तरीके प्रदान करता है: - प्रोटोटाइपिंग और टेस्टिंग के लिए पायथन लाइब्रेरी (`pip install mem0ai`) और npm पैकेज (`mem0ai`). - डॉकर कॉम्पोज़ के साथ शुरू होने वाला सेल्फ-होस्टेड सर्वर, जिसमें डैशबोर्ड, ऑथ/API कुंजियाँ और बूटस्ट्रैप सेटअप शामिल हैं। - सभी उन्नत सुविधाओं के साथ एक मैनेज्ड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म (app.mem0.ai). - टर्मिनल से मेमोरी जोड़ने और खोजने के लिए एक CLI (`@mem0/cli` या `mem0-cli`). कोर API सरल है: `Memory` को इनिशियलाइज़ करें, फिर संबंधित मेमोरी को खोजें और बातचीत के संदेशों से नई मेमोरी जोड़ें। Mem0 को एक LLM (डिफ़ॉल्ट रूप से OpenAI का gpt-5-mini, अन्य कई LLMs समर्थित) और एक एम्बेडिंग मॉडल (डिफ़ॉल्ट text-embedding-3-small) की आवश्यकता होती है। वैकल्पिक NLP एक्सट्रा BM25 कीवर्ड मैचिंग और एंटिटी एक्सट्रैक्शन के साथ हाइब्रिड सर्च को सक्षम बनाते हैं। README एक नई मेमोरी एल्गोरिदम का भी वर्णन करता है जो सिंगल-पास एड-ऑनली एक्सट्रैक्शन, एजेंट-जनरेटेड फैक्ट्स, एंटिटी लिंकिंग, मल्टी-सिग्नल रिट्रीवल (सेमांटिक, BM25, एंटिटी) और टेम्पोरल रीजनिंग का उपयोग करती है। README में बेंचमार्क तालिकाएँ मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म के लिए मजबूत परिणाम दर्शाती हैं (उदाहरण के लिए, 92.5 LoCoMo, 94.4 LongMemEval), लेकिन यह भी नोट करती हैं कि ओपन-सोर्स SDK उपयोगकर्ताओं को दिशात्मक रूप से समान लेकिन समान नहीं नंबरों की उम्मीद करनी चाहिए। मूल्यांकन फ्रेमवर्क ओपन-सोर्स किया गया है। अन्य मुख्य बिंदु: एक एजेंट साइनअप फ्लो जो CLI के माध्यम से API कुंजियाँ मिंट करता है, AI कोडिंग असिस्टेंट्स के लिए रेफ़रंस/पाइपलाइन स्किल्स, ChatGPT/Perplexity/Claude ब्राउज़र एक्सटेंशन के साथ इंटीग्रेशन, LangGraph सपोर्ट, CrewAI इंटीग्रेशन, दस्तावेज़ीकरण और एक Apache 2.0 लाइसेंस।