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), auf denen sie basieren, haben ein eher kurzlebiges „Gedächtnis“. Das ist so gewollt, schließlich kann nur eine begrenzte Menge an Konversationsinhalten in Token kodiert und vom LLM zuverlässig abgerufen werden. Um KI-Agenten und Sprachmodelle mit „Hirnschmalz“ auszustatten, das über ihre Kontextfenster hinausreicht, lässt sich Retrieval Augmented Generation (
Graphiti wird als „das Open-Source-Framework für temporale Knowledge-Graphen“ beworben. Das Projekt ist auf GitHub verfügbar – oder auch im Rahmen des funktionieren mit Graphiti – es kann also auch mit . Davon abgesehen, funktionieren auch und mit pgvector ist (derzeit) hingegen keine Option bei Graphiti.
2. und wendet dabei vier unterschiedliche . Wenn Sie beispielsweise die „Continue“-Erweiterung mit Visual Studio Code einsetzen, um mit einem lokal gehosteten LLM zu kommunizieren, können Sie die
Wie Hindsight nutzt auch Mem0 “ und wird auf unterschiedliche Art und Weise (Vektor-, Graph- oder SQL-Datenbank) gespeichert. Ältere Daten werden bei Mem0 nicht gelöscht, sondern als veraltet markiert – eine Strategie, um einen umfassenderen, längerfristigen Kontext zu erzeugen.
Das Projekt unterstützt im Vergleich – etwa zu Hindsight – weniger LLMs, die wichtigen Anbieter (Anthropic, Google, OpenAI) sind jedoch vertreten. Dazu kommen Self-Hosting-Optionen über , . Falls Sie Mem0 lokal statt .
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