現(xiàn)在 AI 發(fā)展迅猛，早已告別了只能機(jī)械地給出固定、單一回復(fù)的“初級形態(tài)”階段，而是實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。如今 AI 不僅能夠主動管理記憶、共享知識，還具備了根據(jù)實(shí)際情況自我調(diào)適的能力，就像擁有了自主學(xué)習(xí)和成長的智慧。

這拓展了 AI 的應(yīng)用邊界，同時也給開發(fā)者帶來了挑戰(zhàn)。在構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的過程中，如何實(shí)現(xiàn)長期記憶存儲以及團(tuán)隊知識共享，成了擺在許多開發(fā)者面前的難題。

針對 AI 系統(tǒng)開發(fā)中記憶管理和知識共享的難題，救星 LangMem 重磅登場!LangMem 能夠讓那些讓人頭疼的記憶管理難題迎刃而解，助力開發(fā)者打造出更智能、更強(qiáng)大的 AI 應(yīng)用。

一、記憶管理在AI進(jìn)化中的重要性 

在人工智能領(lǐng)域，記憶管理絕非可有可無，而是深度影響著AI的應(yīng)用表現(xiàn)與發(fā)展?jié)摿Α?/p>

傳統(tǒng) AI 模型只根據(jù)單次提示回復(fù)，不保留過往交互信息，嚴(yán)重影響用戶個性化體驗和交互連貫性。

與之形成鮮明對比的是，具備記憶功能的AI主體宛如擁有了“智慧大腦”，優(yōu)勢明顯：

• 豐富上下文理解：留存過往交互數(shù)據(jù)，讓AI在新對話中能參考?xì)v史信息，給出更貼合實(shí)際場景的回復(fù)。
• 跨主體知識共享：多個AI主體之間可以交流經(jīng)驗、共享知識，實(shí)現(xiàn)“1+1>2”的協(xié)同效應(yīng)。
• 高效數(shù)據(jù)管理：按用戶或團(tuán)隊對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，數(shù)據(jù)查找與調(diào)用更加便捷，大幅提升管理效率。
• 驅(qū)動終身學(xué)習(xí)：AI能不斷積累經(jīng)驗，實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化，持續(xù)適應(yīng)新環(huán)境和新需求。

二、LangMem：AI記憶管理的革新利器 

LangMem專為解決AI記憶管理難題而生，旨在實(shí)現(xiàn)與各類人工智能框架的無縫融合，為開發(fā)者提供一套強(qiáng)大的記憶管理解決方案，其核心特性極具亮點(diǎn)：

1. 主動記憶管理：賦予AI主體動態(tài)掌控信息的能力，隨時存儲新知識、精準(zhǔn)檢索所需內(nèi)容，還能根據(jù)實(shí)際情況及時更新信息，確保記憶鮮活且準(zhǔn)確。
2. 共享內(nèi)存機(jī)制：搭建起一個共享知識庫，多個人工智能主體都能自由訪問、共同貢獻(xiàn)，促進(jìn)知識的流動與創(chuàng)新。
3. 命名空間組織：通過按用戶、項目或團(tuán)隊劃分信息命名空間，讓信息檢索變得高效有序，如同給龐大的知識倉庫設(shè)置了清晰的索引目錄。
4. 個性化與持續(xù)進(jìn)化：借助持續(xù)更新與優(yōu)化機(jī)制，推動AI實(shí)現(xiàn)個性化成長與終身學(xué)習(xí)，始終緊跟時代步伐，滿足不斷變化的用戶需求。

三、LangMem 集成實(shí)戰(zhàn) 

下面就為大家詳細(xì)介紹如何將 LangMem 集成到你的 AI 框架中。

1.安裝LangMem

確保在你的環(huán)境中安裝了LangMem：

pip install langmem

2. 定義內(nèi)存存儲

你可以將LangMem與向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS或Weaviate ）配合使用，來存儲和檢索知識。

from langmem import Memory

# 初始化內(nèi)存存儲
memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_123")

# 存儲一條記憶
memory.add("User likes AI-generated images and machine learning content.")

# 檢索相關(guān)記憶
print(memory.retrieve("What does the user prefer?"))

3.實(shí)施命名空間劃分

按用戶、團(tuán)隊或項目來組織記憶，可確保知識檢索的結(jié)構(gòu)化。

# 為不同用戶或團(tuán)隊創(chuàng)建不同的命名空間
user_memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_123")
team_memory = Memory(storage="faiss", namespace="team_codeb")

# 向團(tuán)隊命名空間添加記憶
team_memory.add("Team CodeB.ai focuses on AI for renewable energy and waste management.")

4.啟用共享內(nèi)存

支持多個人工智能主體貢獻(xiàn)并檢索共享知識。

# 主體A存儲記憶
agent_a = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
agent_a.add("LangMem helps AI agents retain long-term memory.")

# 主體B檢索記憶
agent_b = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
print(agent_b.retrieve("What is LangMem used for?"))

5.利用記憶實(shí)現(xiàn)人工智能回復(fù)的個性化

借助LangChain，利用增強(qiáng)記憶的上下文生成個性化回復(fù)。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langmem import Memory

# 初始化內(nèi)存
memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_456")

# 存儲用戶偏好
memory.add("User is interested in blockchain and smart contracts.")

# 用內(nèi)存初始化大語言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
context = memory.retrieve("What topics does the user like?")

# 利用內(nèi)存上下文生成回復(fù)
response = llm.predict(f"Given the user preferences: {context}, suggest an AI project idea.")
print(response)

本文轉(zhuǎn)載自??AI科技論談??，作者：AI科技論談