Letta (Previously MemGPT)
Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) agent that enables an extended LLM context window using Letta and Milvus/Zilliz Cloud.
Utilizzate questa integrazione gratuitamenteChe cos'è Letta (precedentemente MemGPT)?
Letta (precedentemente MemGPT) è un progetto open-source progettato per semplificare lo sviluppo e l'implementazione di agenti stateful large language model (LLM. Utilizzando una gerarchia di memoria e un flusso di controllo simile a quello dei sistemi operativi tradizionali, MemGPT gestisce automaticamente e in modo intelligente diversi livelli di memoria, fornendo così un contesto esteso all'interno della finestra di contesto limitata dell'LLM.
Con MemGPT è possibile costruire agenti con:
Gestione della memoria e dello stato a lungo termine
Connessioni a fonti di dati esterne (RAG)
Definizione e chiamata di strumenti personalizzati (alias funzioni)
Vantaggi dell'integrazione tra Letta e Milvus/Zilliz?
Sebbene i LLM abbiano un'intelligenza artificiale significativamente avanzata, sono limitati dalla loro finestra di contesto, che influisce sulle loro prestazioni in compiti come le conversazioni estese e l'analisi dei documenti. Per risolvere questi limiti, Letta introduce una tecnica di gestione del contesto virtuale che estende la finestra di contesto.
Milvus e Zilliz Cloud (il Milvus gestito) sono sistemi di database vettoriali ad alte prestazioni progettati per l'archiviazione di vettori su scala miliardaria e la ricerca di similarità. L'integrazione di Letta con Milvus/Zilliz consente di creare agenti AI più capaci ed efficienti che si connettono a fonti di dati esterne, costruendo essenzialmente agenti Retrieval Augmented Generation (RAG) con una finestra di contesto estesa.
I vantaggi principali di questa integrazione per la creazione di agenti RAG includono:
Superare i limiti delle finestre contestuali dei LLM, consentendo interazioni più coerenti e consapevoli del contesto.
Riduzione del consumo di token: L'uso del database vettoriale Milvus o Zilliz Cloud per gestire la memoria dell'agente riduce significativamente il consumo di token rispetto al semplice scarico dell'intera cronologia delle conversazioni o della base di conoscenze nel prompt. Anche se la finestra di contesto dell'LLM è in grado di gestire una cronologia di conversazione estesa, questo approccio è più efficiente e consente di risparmiare risorse di ordini di grandezza.
Recupero dati migliorato:** Connessione e recupero efficiente di informazioni da ampie fonti di dati esterne.
Scalabilità:** Gestione e scalabilità delle operazioni di archiviazione vettoriale e di ricerca di similarità per insiemi di dati su scala miliardaria.
Prestazioni migliorate:** Sfruttare le elevate prestazioni di Milvus e Zilliz Cloud per il recupero e l'elaborazione dei dati in tempo reale.
Nel complesso, l'integrazione di Letta con Milvus/Zilliz consente agli sviluppatori di creare agenti di intelligenza artificiale in grado di sfruttare ampie informazioni e di gestire in modo efficiente compiti complessi.
Come funziona l'integrazione MemGPT e Milvus/Zilliz
Come lavorano insieme Letta (precedentemente) MemGPT e Zilliz Cloud.png
Come utilizzare Letta con Milvus/Zilliz Cloud
Documentazione Milvus | Letta con integrazione Milvus