Letta (Previously MemGPT)
Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) agent that enables an extended LLM context window using Letta and Milvus/Zilliz Cloud.
Utilice esta integración de forma gratuita¿Qué es Letta (antes MemGPT)?
Letta (antes MemGPT) es un proyecto de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo y la implantación de agentes de modelos de lenguaje de gran tamaño con estado (LLM). Utilizando una jerarquía de memoria y un flujo de control similar al de los sistemas operativos tradicionales, MemGPT gestiona de forma automática e inteligente diferentes niveles de almacenamiento, proporcionando así un contexto ampliado dentro de la ventana de contexto limitada del LLM.
Con MemGPT, puede crear agentes con:
Gestión de memoria/estado a largo plazo
Conexiones a fuentes de datos externas (RAG)
Definición y llamada a herramientas personalizadas (funciones)
¿Beneficios de la integración de Letta y Milvus/Zilliz?
Aunque los LLM han hecho avanzar significativamente la inteligencia artificial, están limitados por sus ventanas de contexto, lo que afecta a su rendimiento en tareas como las conversaciones prolongadas y el análisis de documentos. Para hacer frente a estas limitaciones, Letta introduce una técnica de gestión del contexto virtual que amplía la ventana de contexto.
Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus gestionado) son sistemas de bases de datos vectoriales de alto rendimiento diseñados para el almacenamiento de vectores a escala de miles de millones y la búsqueda de similitudes. La integración de Letta con Milvus/Zilliz permite la creación de agentes de IA más capaces y eficientes que se conectan a fuentes de datos externas, construyendo esencialmente agentes Retrieval Augmented Generation (RAG) con una ventana de contexto ampliada.
Las principales ventajas de esta integración para crear agentes RAG son:
Ventana de contexto ampliada:** Supera las limitaciones de las ventanas de contexto de los LLM, permitiendo interacciones más coherentes y conscientes del contexto.
Consumo reducido de tokens**: El uso de la base de datos vectorial Milvus o Zilliz Cloud para gestionar la memoria del agente reduce significativamente el consumo de tokens en comparación con el simple volcado de todo el historial de conversaciones o la base de conocimientos en el prompt. Incluso si la ventana de contexto del LLM puede manejar un historial de conversación extenso, este enfoque es más eficiente y ahorra recursos en órdenes de magnitud.
Recuperación de datos mejorada:** Conéctese de forma eficiente y recupere información de amplias fuentes de datos externas.
Escalabilidad:** Gestiona y escala el almacenamiento vectorial y las operaciones de búsqueda de similitud para conjuntos de datos a escala de miles de millones.
Rendimiento mejorado:** Aproveche el alto rendimiento de Milvus y Zilliz Cloud para la recuperación y el procesamiento de datos en tiempo real.
En general, la integración de Letta con Milvus/Zilliz permite a los desarrolladores crear agentes de IA capaces de aprovechar una gran cantidad de información y gestionar eficazmente tareas complejas.
Cómo funciona la integración de MemGPT y Milvus/Zilliz
Cómo trabajan juntos Letta (antes) MemGPT y Zilliz Cloud.png
Cómo utilizar Letta con Milvus/Zilliz Cloud
Documentación de Milvus** | Integración de Letta con Milvus