Letta (Previously MemGPT)
Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) agent that enables an extended LLM context window using Letta and Milvus/Zilliz Cloud.
Используйте эту интеграцию бесплатноЧто такое Letta (ранее MemGPT)?
Letta (ранее MemGPT) - проект с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения разработки и развертывания агентов, использующих большие языковые модели (LLM). Используя иерархию памяти и поток управления, подобный традиционным операционным системам, MemGPT автоматически и интеллектуально управляет различными уровнями хранения, обеспечивая тем самым расширенный контекст в ограниченном контекстном окне LLM.
С помощью MemGPT вы можете создавать агенты с:
Долгосрочное управление памятью/состоянием
Подключения к внешним источникам данных (RAG)
Определение и вызов пользовательских инструментов (ака функций)
Преимущества интеграции Летты и Милвуса/Зиллиса?
Несмотря на то, что LLM значительно продвинули искусственный интеллект, они ограничены контекстным окном, что сказывается на их производительности в таких задачах, как продолжительные разговоры и анализ документов. Чтобы устранить эти ограничения, Letta предлагает технику управления виртуальным контекстом, которая расширяет контекстное окно.
Milvus и Zilliz Cloud (управляемый Milvus) это высокопроизводительные системы векторных баз данных, предназначенные для хранения векторов миллиардных масштабов и поиска по сходству. Интеграция Letta с Milvus/Zilliz позволяет создавать более способные и эффективные агенты ИИ, которые подключаются к внешним источникам данных, по сути, создавая агентов Retrieval Augmented Generation (RAG) с расширенным контекстным окном.
Ключевые преимущества этой интеграции для создания агентов RAG включают:
Расширенное контекстное окно: Преодоление ограничений контекстных окон LLM, обеспечивающее более последовательное и контекстно-ориентированное взаимодействие.
Сниженное потребление токенов: Использование векторной базы данных Milvus или Zilliz Cloud для управления памятью агента значительно снижает потребление токенов по сравнению с простым сбросом всей истории разговоров или базы знаний в подсказку. Даже если контекстное окно LLM может обрабатывать расширенную историю разговоров, этот подход более эффективен и экономит ресурсы на порядки.
Улучшенный поиск данных: Эффективное подключение и получение информации из обширных внешних источников данных.
Масштабируемость:** Управление и масштабирование операций хранения векторов и поиска сходства для миллиардных массивов данных.
Повышенная производительность: Используйте высокую производительность Milvus и Zilliz Cloud для поиска и обработки данных в режиме реального времени.
В целом, интеграция Letta с Milvus/Zilliz позволяет разработчикам создавать агентов ИИ, способных использовать обширную информацию и эффективно решать сложные задачи.
Как работает интеграция MemGPT и Milvus/Zilliz
Как Летта (ранее) MemGPT и Zilliz Cloud работают вместе.png
Как использовать Letta с Milvus/Zilliz Cloud
Документация по Milvus | Letta с интеграцией Milvus