Letta (Previously MemGPT)

O Letta (Anteriormente MemGPT) é um projeto de código aberto concebido para simplificar o desenvolvimento e a implementação de agentes de grandes modelos de linguagem com estado (LLM). Ao utilizar uma hierarquia de memória e um fluxo de controlo semelhantes aos dos sistemas operativos tradicionais, o MemGPT gere de forma automática e inteligente diferentes níveis de armazenamento, proporcionando assim um contexto alargado dentro da janela de contexto limitada do LLM.

Com o MemGPT, é possível criar agentes com:

• Gerenciamento de memória/estado de longo prazo

• Ligações a fontes de dados externas (RAG)

• Definição e chamada de ferramentas personalizadas (também conhecidas como funções)

Embora os LLM tenham avançado significativamente a inteligência artificial, estão limitados pelas suas janelas de contexto, o que afecta o seu desempenho em tarefas como conversas prolongadas e análise de documentos. Para resolver estas limitações, Letta introduz uma técnica de gestão do contexto virtual que alarga a janela de contexto.

Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerido) são sistemas de bases de dados vectoriais de elevado desempenho concebidos para o armazenamento de vectores à escala de milhares de milhões e para a pesquisa de semelhanças. A integração do Letta com o Milvus/Zilliz permite a criação de agentes de IA mais capazes e eficientes que se ligam a fontes de dados externas, construindo essencialmente agentes Retrieval Augmented Generation (RAG) com uma janela de contexto alargada.

As principais vantagens desta integração para a criação de agentes RAG incluem:

• Janela de contexto alargada:** Ultrapassar as limitações das janelas de contexto dos LLMs, permitindo interações mais coerentes e contextualmente conscientes.

• Redução do consumo de tokens**: O uso do banco de dados vetorial Milvus ou Zilliz Cloud para gerenciar a memória do agente reduz significativamente o consumo de tokens em comparação com o simples despejo de todo o histórico de conversas ou base de conhecimento no prompt. Mesmo que a janela de contexto do LLM possa lidar com um histórico de conversação extenso, essa abordagem é mais eficiente e economiza recursos em ordens de magnitude.

• Recuperação de dados aprimorada:** Conecte-se eficientemente e recupere informações de fontes de dados externas extensas.

• Escalabilidade:** Gerir e escalar o armazenamento de vectores e as operações de pesquisa de semelhanças para conjuntos de dados à escala de mil milhões.

• Desempenho melhorado:** Aproveitar o elevado desempenho do Milvus e do Zilliz Cloud para a recuperação e o processamento de dados em tempo real.

Em geral, a integração da Letta com o Milvus/Zilliz permite que os programadores criem agentes de IA capazes de tirar partido de informações extensas e de tratar eficazmente tarefas complexas.

Como Letta (anteriormente) MemGPT e Zilliz Cloud trabalham em conjunto.png

• Milvus Documentation | Letta com integração Milvus

• GitHub | Milvus; Letta

Discord | Junte-se à comunidade Milvus Discord com programadores de IA

• Blog | Introdução à Letta e sua integração com Milvus

• Paper | [2310.08560] MemGPT: Para LLMs como Sistemas Operativos