Introdução ao Mem0 e ao Milvus

O Mem0 é uma camada de memória inteligente para aplicações de IA, concebida para proporcionar interações personalizadas e eficientes, retendo as preferências do utilizador e adaptando-se continuamente ao longo do tempo. Ideal para chatbots e ferramentas orientadas por IA, o Mem0 cria experiências perfeitas e conscientes do contexto.

Neste tutorial, abordaremos as operações essenciais de gerenciamento de memória do Mem0 - adicionando, recuperando, atualizando, pesquisando, excluindo e rastreando o histórico de memória - usando o Milvus, um banco de dados vetorial de alto desempenho e de código aberto que possibilita o armazenamento e a recuperação eficientes. Esta introdução prática guiá-lo-á através de operações de memória fundamentais para o ajudar a criar interações de IA personalizadas com o Mem0 e o Milvus.

Preparação

Descarregar as bibliotecas necessárias

$ pip install mem0ai pymilvus

Se estiver a utilizar o Google Colab, para ativar as dependências que acabou de instalar, poderá ter de reiniciar o tempo de execução (clique no menu "Tempo de execução" na parte superior do ecrã e selecione "Reiniciar sessão" no menu pendente).

Configurar o Mem0 com o Milvus

Neste exemplo, vamos utilizar o OpenAI como LLM. Deve preparar a chave api OPENAI_API_KEY como uma variável de ambiente.

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-***********"

Agora, podemos configurar o Mem0 para usar o Milvus como o armazenamento de vetores

# Define Config
from mem0 import Memory

config = {
    "vector_store": {
        "provider": "milvus",
        "config": {
            "collection_name": "quickstart_mem0_with_milvus",
            "embedding_model_dims": "1536",
            "url": "./milvus.db",  # Use local vector database for demo purpose
        },
    },
    "version": "v1.1",
}

m = Memory.from_config(config)

Gerir as memórias do utilizador com o Mem0 e o Milvus

Adicionar uma memória

A função add armazena texto não estruturado no Milvus como uma memória, associando-o a um utilizador específico e a metadados opcionais.

Aqui, estamos a adicionar a memória da Alice, "working on improving my tennis skills", juntamente com metadados relevantes para o contexto do Milvus.

# Add a memory to user: Working on improving tennis skills
res = m.add(
    messages="I am working on improving my tennis skills.",
    user_id="alice",
    metadata={"category": "hobbies"},
)

res

{'results': [{'id': '77162018-663b-4dfa-88b1-4f029d6136ab',
   'memory': 'Working on improving tennis skills',
   'event': 'ADD'}],
 'relations': []}

Atualizar uma memória

Podemos utilizar o valor de retorno da função add para obter o ID da memória, permitindo-nos atualizar esta memória com novas informações através de update.

# Get memory_id
memory_id = res["results"][0]["id"]

# Update this memory with new information: Likes to play tennis on weekends
m.update(memory_id=memory_id, data="Likes to play tennis on weekends")

{'message': 'Memory updated successfully!'}

Obter todas as memórias de um utilizador

Podemos utilizar a função get_all para visualizar todas as memórias inseridas ou filtrar por user_id no Milvus.

Repare que podemos ver que a memória foi alterada de "Trabalhar para melhorar as capacidades de ténis" para "Gosta de jogar ténis aos fins-de-semana".

# Get all memory for the user Alice
m.get_all(user_id="alice")

{'results': [{'id': '77162018-663b-4dfa-88b1-4f029d6136ab',
   'memory': 'Likes to play tennis on weekends',
   'hash': '4c3bc9f87b78418f19df6407bc86e006',
   'metadata': None,
   'created_at': '2024-11-01T19:33:44.116920-07:00',
   'updated_at': '2024-11-01T19:33:47.619857-07:00',
   'user_id': 'alice'}]}

Ver o histórico de actualizações da memória

Também podemos ver o histórico de actualizações da memória especificando o memory_id em que estamos interessados através da função history.

m.history(memory_id=memory_id)

[{'id': '71ed3cec-5d9a-4fa6-a009-59802450c0b9',
  'memory_id': '77162018-663b-4dfa-88b1-4f029d6136ab',
  'old_memory': None,
  'new_memory': 'Working on improving tennis skills',
  'event': 'ADD',
  'created_at': '2024-11-01T19:33:44.116920-07:00',
  'updated_at': None},
 {'id': 'db2b003c-ffb7-42e4-bd8a-b9cf56a02bb9',
  'memory_id': '77162018-663b-4dfa-88b1-4f029d6136ab',
  'old_memory': 'Working on improving tennis skills',
  'new_memory': 'Likes to play tennis on weekends',
  'event': 'UPDATE',
  'created_at': '2024-11-01T19:33:44.116920-07:00',
  'updated_at': '2024-11-01T19:33:47.619857-07:00'}]

Procurar memória

Podemos utilizar a função search para procurar a memória mais relacionada com o utilizador.

Vamos começar por adicionar outra memória para a Alice.

new_mem = m.add(
    "I have a linear algebra midterm exam on November 20",
    user_id="alice",
    metadata={"category": "task"},
)

Agora, chamamos get_all especificando o user_id para verificar se temos de facto 2 entradas de memória para a utilizadora Alice.

m.get_all(user_id="alice")

{'results': [{'id': '77162018-663b-4dfa-88b1-4f029d6136ab',
   'memory': 'Likes to play tennis on weekends',
   'hash': '4c3bc9f87b78418f19df6407bc86e006',
   'metadata': None,
   'created_at': '2024-11-01T19:33:44.116920-07:00',
   'updated_at': '2024-11-01T19:33:47.619857-07:00',
   'user_id': 'alice'},
  {'id': 'aa8eaa38-74d6-4b58-8207-b881d6d93d02',
   'memory': 'Has a linear algebra midterm exam on November 20',
   'hash': '575182f46965111ca0a8279c44920ea2',
   'metadata': {'category': 'task'},
   'created_at': '2024-11-01T19:33:57.271657-07:00',
   'updated_at': None,
   'user_id': 'alice'}]}

Podemos executar search agora fornecendo query e user_id. Note-se que, por defeito, estamos a utilizar a métrica L2 para a pesquisa de semelhanças, pelo que um score mais pequeno significa maior semelhança.

m.search(query="What are Alice's hobbies", user_id="alice")

{'results': [{'id': '77162018-663b-4dfa-88b1-4f029d6136ab',
   'memory': 'Likes to play tennis on weekends',
   'hash': '4c3bc9f87b78418f19df6407bc86e006',
   'metadata': None,
   'score': 1.2807445526123047,
   'created_at': '2024-11-01T19:33:44.116920-07:00',
   'updated_at': '2024-11-01T19:33:47.619857-07:00',
   'user_id': 'alice'},
  {'id': 'aa8eaa38-74d6-4b58-8207-b881d6d93d02',
   'memory': 'Has a linear algebra midterm exam on November 20',
   'hash': '575182f46965111ca0a8279c44920ea2',
   'metadata': {'category': 'task'},
   'score': 1.728922724723816,
   'created_at': '2024-11-01T19:33:57.271657-07:00',
   'updated_at': None,
   'user_id': 'alice'}]}

Apagar memória

Também podemos delete uma memória fornecendo o memory_id correspondente.

Vamos apagar a memória "Gosta de jogar ténis aos fins-de-semana", uma vez que o seu memory_id já foi recuperado, e chamar get_all para verificar se a eliminação foi bem sucedida.

m.delete(memory_id=memory_id)

m.get_all("alice")

{'results': [{'id': 'aa8eaa38-74d6-4b58-8207-b881d6d93d02',
   'memory': 'Has a linear algebra midterm exam on November 20',
   'hash': '575182f46965111ca0a8279c44920ea2',
   'metadata': {'category': 'task'},
   'created_at': '2024-11-01T19:33:57.271657-07:00',
   'updated_at': None,
   'user_id': 'alice'}]}