Letta (Previously MemGPT)
Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) agent that enables an extended LLM context window using Letta and Milvus/Zilliz Cloud.
이 통합 기능을 무료로 사용하세요.레타(이전의 MemGPT)란 무엇인가요?
Letta(이전의 MemGPT)는 상태 저장형 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 개발과 배포를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프로젝트입니다. 기존 운영 체제와 유사한 메모리 계층 구조와 제어 흐름을 활용함으로써 MemGPT는 다양한 스토리지 계층을 자동으로 지능적으로 관리하여 LLM의 제한된 컨텍스트 창 내에서 확장된 컨텍스트를 제공합니다.
MemGPT를 사용하면 다음과 같은 에이전트를 구축할 수 있습니다:
장기 메모리/상태 관리
외부 데이터 소스(RAG)에 대한 연결
사용자 정의 도구(일명. 함수) 정의 및 호출
레타와 밀버스/질리즈를 통합하면 어떤 이점이 있나요?
LLM은 인공지능을 크게 발전시켰지만 컨텍스트 창에 의해 제한되어 확장 대화 및 문서 분석과 같은 작업의 성능에 영향을 미칩니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 Letta는 컨텍스트 창을 확장하는 가상 컨텍스트 관리 기술을 도입했습니다.
밀버스와 질리즈 클라우드(이하 관리형 밀버스)는 는 수십억 개 규모의 벡터 저장 및 유사도 검색을 위해 설계된 고성능 벡터 데이터베이스 시스템입니다. Letta와 Milvus/Zilliz를 통합하면 외부 데이터 소스에 연결하여 더 유능하고 효율적인 AI 에이전트를 만들 수 있으며, 기본적으로 확장된 컨텍스트 창을 갖춘 검색 증강 생성(RAG) 에이전트를 구축할 수 있습니다.
RAG 에이전트 구축을 위한 이 통합의 주요 이점은 다음과 같습니다:
확장된 컨텍스트 창: LLM의 컨텍스트 창 한계를 뛰어넘어 보다 일관성 있고 맥락을 인식하는 상호 작용을 가능하게 합니다.
토큰 소비 감소**: 밀버스 또는 질리즈 클라우드 벡터 데이터베이스를 사용하여 에이전트 메모리를 관리하면 단순히 프롬프트에 전체 대화 기록이나 지식 베이스를 덤프하는 것에 비해 토큰 소비를 크게 줄일 수 있습니다. LLM의 컨텍스트 창이 확장된 대화 기록을 처리할 수 있더라도 이 접근 방식이 더 효율적이며 리소스를 훨씬 더 많이 절약할 수 있습니다.
향상된 데이터 검색:** 광범위한 외부 데이터 소스에 효율적으로 연결하여 정보를 검색할 수 있습니다.
확장성:** 수십억 개 규모의 데이터 세트에 대한 벡터 저장 및 유사도 검색 작업을 관리하고 확장할 수 있습니다.
성능 향상: 실시간 데이터 검색 및 처리를 위해 Milvus와 Zilliz Cloud의 고성능을 활용하세요.
전반적으로, Letta와 Milvus/Zilliz를 통합하면 개발자는 광범위한 정보를 활용하고 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
MemGPT와 Milvus/Zilliz 통합의 작동 방식
렛타 (구)MemGPT와 질리츠 클라우드의 연동 방법.png
밀버스/질리즈 클라우드에서 레타를 사용하는 방법
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