memory - mem0 ("mem-zero")

Mem0는 현대적인 AI 에이전트를 위해 설계된 메모리 레이어입니다.
이 레이어는 에이전트가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 하는 지속적인(memory persistent) 기억 저장소 역할을 합니다:

• 관련 있는 과거 상호작용을 기억
• 중요한 사용자 선호도와 사실적 맥락을 저장
• 성공과 실패로부터 학습

즉, Mem0는 AI 에이전트에게 기억하고, 학습하며, 진화할 수 있는 능력을 부여합니다.
또한 Mem0는 에이전트 스택에 손쉽게 통합되며, 프로토타입 단계부터 실제 운영 환경까지 유연하게 확장할 수 있습니다.

 

pip install mem0ai

 

mem0 는 상업용인 클라우드 Mem0 Platform 과 로켈에서 사용할 수 있는 오픈소스 버젼이 있다.

여기서는 오픈소스 버젼과 Vector 저장이 가능한 Qdrant와의 연동을 소개한다.

 

Qdrant docker 를 실행

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \

    -v "$(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z" \

    qdrant/qdrant

 

Qdrant의 dashboard 는 localhost:6334/dashboard 로 접속할 수 있다.

from mem0 import Memory

# 초기화

config = {

    "vector_store": {

        "provider": "qdrant",

        "config": {

            "host": "localhost",

            "port": 6333,

        }

    },

memory = Memory.from_config(config)

 

# vector 검색

relevant_memories = memory.search(query=query, user_id=user_id, top_k=5, threshold=0.7)

 

 

# 검색 결과로 LLM Query를 구성하고 OpenAI API로 실행하기

context = "Relevant past information:\n"

if relevant_memories and "results" in relevant_memories:

    for memory in relevant_memories["results"]:

        if "memory" in memory:

            context += f"- {memory['memory']}\n"

full_prompt = f"{context}\nCustomer: {query}\nSupport Agent:"

response = self.client.chat.completions.create(

    model="gpt-4",

    messages=[

        {"role": "system", "content": "You are a customer support AI agent for abc.com, an online electronics store."},

        {"role": "user", "content": full_prompt}

    ]

)

answer = response.choices[0].message.content

 

 

# Query와 LLM의 Answer 를 메모리에 저장

memory.add(query, user_id=user_id, metadata={"app_id": "customer-support", "role": "user"})

memory.add(answer, user_id=user_id, metadata={"app_id": "customer-support", "role": "assistant"})

 

# expiration_date = YYYY-MM-DD 를 파라미터에 추가하면 자동으로 지정된 날짜에 삭제

 

# user_id 와 연결된 모든 메모리를 출력

memories = memory.get_all(user_id=user_id)

if memories:

    if memories and "results" in memories:

        for memory in memories["results"]:

            if "memory" in memory:

                print(f"- {memory['memory']}")