Künstliche Intelligenz
Memary - Langzeitgedächtnis für autonome Agenten
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Redaktion - 30.04.2024
Foto: dotnetpro
Das Hauptziel ist es, autonomen Agenten die Möglichkeit zu geben, ihr Wissen über einen längeren Zeitraum hinweg zu speichern und abzurufen.
Memary ist ein Projekt, das darauf abzielt, autonomen Agenten ein Langzeitgedächtnis zu verleihen. Dieses System nutzt eine Neo4j-Graphdatenbank, um das gesammelte Wissen zu speichern und zu verwalten. Mithilfe des Llamaindex-Tools werden Knoten basierend auf Dokumenten in den Graphenspeicher eingefügt, während der Perplexity-Assistent (Mistral-7b-Instruct-Modell) für externe Abfragen verwendet wird.
Das Hauptziel von Memary ist es, autonomen Agenten die Möglichkeit zu geben, ihr Wissen über einen längeren Zeitraum hinweg zu speichern und abzurufen. Durch die Verwendung einer Graphdatenbank können komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen dargestellt und navigiert werden. Dies ermöglicht es den Agenten, ihr Wissen effektiv zu strukturieren und zu organisieren, was wiederum zu einer verbesserten Leistung und Entscheidungsfindung führt.
Der Einsatz von Llamaindex zur Erstellung von Knoten basierend auf Dokumenten ist ein wichtiger Bestandteil von Memary. Dieses Tool ermöglicht es, große Mengen an Informationen effizient in die Graphdatenbank zu importieren und zu verarbeiten. Durch die Verwendung von Llamaindex können die Agenten schnell auf eine breite Palette von Wissen zugreifen, ohne dass manuelle Eingaben erforderlich sind.
Der Perplexity-Assistent (Mistral-7b-Instruct-Modell) spielt ebenfalls eine wichtige Rolle in Memary. Dieser KI-Assistent ermöglicht es den Agenten, externe Abfragen zu stellen und Informationen aus der Graphdatenbank abzurufen. Durch die Verwendung von Perplexity können die Agenten ihr Wissen erweitern und verfeinern, indem sie gezielt nach zusätzlichen Informationen suchen.
Eine faszinierende Anwendung von Memary ist die Möglichkeit, die endgültigen Agenten-Antworten in bestehende Wissensgraphen zu injizieren. Dies bedeutet, dass die Agenten ihr erlerntes Wissen mit anderen Systemen teilen und so zu einer kontinuierlichen Verbesserung und Erweiterung des kollektiven Wissens beitragen können. Durch diese Interoperabilität können die Agenten von den Erkenntnissen anderer profitieren und gleichzeitig ihr eigenes Wissen erweitern.
