Letta (Previously 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)

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 Летта (ранее) MemGPT и Zilliz Cloud работают вместе.png

• Документация по Milvus | Letta с интеграцией Milvus

• GitHub | Milvus; Letta

• Discord | Присоединяйтесь к сообществу Milvus Discord с разработчиками AI

• Блог | Введение в Letta и ее интеграцию с Milvus

• Доклад | [2310.08560] MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems