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AI एजेंटों के लिए एक निरंतर, क्वेरी योग्य सिमेंटिक मेमोरी लेयर, जिसमें मल्टी-एजेंट स्कोपिंग और लेयर्ड स्टोरेज की सुविधा है।
Remem AI एजेंटों में लॉन्ग-टर्म स्टेट मैनेजमेंट की महत्वपूर्ण चुनौती का समाधान करता है। TypeScript के साथ निर्मित, यह एक मजबूत मेमोरी लेयर के रूप में कार्य करता है जो क्षणिक LLM कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्थायी स्टोरेज के बीच की खाई को पाटता है। इसका आर्किटेक्चर लेयर्ड स्टोरेज का समर्थन करता है, जिससे डेवलपर्स प्रासंगिकता या जीवनकाल के आधार पर जानकारी को व्यवस्थित कर सकते हैं। प्रमुख तकनीकी नवाचारों में उन्नत सिमेंटिक रिकॉल शामिल है, जो एजेंटों को उनके इतिहास से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए वेक्टर-आधारित खोज करने में सक्षम बनाता है। इसमें स्नैपशॉट क्षमताएं भी हैं, जो स्टेट वर्ज़निंग और आसान रिकवरी की अनुमति देती हैं। इन-बिल्ट मल्टी-एजेंट स्कोपिंग के साथ, Remem सहयोगी वातावरण की सुविधा प्रदान करता है जहाँ कई एजेंट डेटा अखंडता बनाए रखते हुए साझा मेमोरी स्पेस के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। यह सिस्टम लचीलेपन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो हल्के डिप्लॉयमेंट के लिए SQLite और प्रोडक्शन-ग्रेड स्केलेबल अनुप्रयोगों के लिए PostgreSQL दोनों का समर्थन करता है।
💡मुख्य बातें
- ├─वेक्टर सर्च के माध्यम से सिमेंटिक रिकॉल
- ├─मल्टी-एजेंट स्कोपिंग का समर्थन
- └─SQLite और PostgreSQL बैकएंड
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर्स
- └─बैकएंड डेवलपर्स