xMem 概述
什么是 xMem？
xMem 是 LLM（大型语言模型）的内存编排器，它结合了长期知识和实时上下文，以创建更智能、更相关的 AI 应用程序。
如何使用 xMem？
使用 API 或仪表板将 xMem 集成到您的 LLM 应用程序中。 xMem 自动为每次 LLM 调用组装最佳上下文，无需手动调整。
const orchestrator = new xmem({
vectorStore: chromadb,
sessionStore: in-memory,
llmProvider: mistral
});
const response = await orchestrator.query({
input: "Tell me about our previous discussion"
});
为什么 xMem 很重要？
LLM 经常忘记会话之间的信息，导致不良的用户体验。 xMem 通过为每个用户提供持久内存来解决这个问题，确保 AI 始终是相关的、准确的和最新的。
主要特点：
- 长期记忆： 使用向量搜索存储和检索知识、笔记和文档。
- 会话记忆： 跟踪最近的聊天、指令和上下文以进行最近和个性化。
- RAG 编排： 自动为每次 LLM 调用组装最佳上下文。 无需手动调整。
- 知识图谱： 实时可视化概念、事实和用户上下文之间的连接。
好处：
- 永远不会丢失会话之间的知识或上下文。
- 通过编排的上下文提高 LLM 准确性。
- 适用于任何开源 LLM 和向量数据库。
- 简单的 API 和仪表板，可实现无缝集成和监控。
"xMem"的最佳替代工具
Cheshire Cat AI 是一个简化 AI 代理构建的开源框架。它支持 LLM、外部 API 和插件，所有这些都在 Docker 化的环境中，便于部署和自定义。
Botpress 是一个由最新 LLM 提供支持的完整 AI 代理平台。 它使您能够构建、部署和管理用于客户支持、内部自动化等的 AI 代理，并具有无缝集成功能。
使用 llama.cpp 实现高效的 LLM 推理，这是一个为各种硬件优化的 C/C++ 库，支持量化、CUDA 和 GGUF 模型。 非常适合本地和云部署。
Marvin 是一个强大的 Python 框架，用于使用大语言模型 (LLM) 构建 AI 应用。它简化了状态管理、代理协调和结构化输出，适用于开发者创建智能应用。
Cerebrium是一个无服务器AI基础设施平台，通过低延迟、零DevOps和按秒计费，简化了实时AI应用程序的部署。在全球范围内部署LLM和视觉模型。
Supermemory 是一个快速的记忆 API 和路由器，可为您的 LLM 应用添加长期记忆。使用 Supermemory SDK 和 MCP 在几毫秒内存储、调用和个性化设置。
Toolhouse 是一个云基础设施，可为 LLM 提供操作和知识。只需 3 行代码即可构建和部署具有抓取工具、网络搜索等的 AI 代理。
