LlamaIndex Webinar: Open-Source Longterm Memory for Autonomous Agents

Summary

今回お届けするのは、オープンソースプロジェクト「Memory」についてのウェビナーです。Memoryは、自主的なシステムにおいて高度なメモリ機能を実現し、会話履歴を超えた長期の関係性を維持する方法を提案しています。Knowledge Graphを活用し、個々の応答を生成できるパーソナライズされたエージェントを作成可能です。セインとジュリアン、ケビンが開発に携わり、彼らはUniversity of Texas at Austinの学生です。ウェビナーでは、Memoryの主なコンポーネントやデモ、Q&Aが行われ、プロジェクトの進化と共にアップデートが行われています。

Takeaways

• 😀 「Memory」はオープンソースプロジェクトで、LMSと組み合わせて使用することで、より高度なメモリ機能を提供する。
• 🌟 「Memory」はナイーーブメモリ実装とは異なる、より強力なモジュールを備えており、知識グラフを駆使して長い関係を維持する。
• 👥 プロジェクトにはJulian、Kevin、Hanが関わり、彼らはすべてテキサス大学オースティン校の学生である。
• 📈 「Memory」はコミュニティからのサポートを受けており、GitHubでのStar数は935を超え、フォークは604を超え、訪問数は4万を超えている。
• 🔧 「Memory」は最近のリリースで、クエリの分解と再ランキングのソースコードが公開された。これにより複雑なクエリをより簡単に回答できるように分解することができる。
• 📚 「Memory」はPiPyパッケージとして提供されており、ユーザーは最新バージョンをpip installでインストールできる。
• 🔄 「Memory」ではOAMAとの統合が行われ、ローカルモデルを実行できるようになった。これにより、ユーザーはオープンソースのモデルを使用し、有料モデルに頼る必要がなくなっている。
• 🛠️ バージョン0.1.3では、ユーザーが独自のツールを追加できる機能が追加される予定で、これによりユーザーはニーズに合わせた機能をカスタマイズできる。
• 🔮 「Memory」は多代理システムでの応用も視野に、知識グラフを共有することで代理間の相互作用を可能にする。
• 🎓 「Memory」は知覚と推理の進歩を期待し、特にリスクが伴う自動化の分野で多代理システムがどのように機能するかに興味を持っている。

Q & A

Memoryプロジェクトはどのようなオープンソースプロジェクトですか？

Memoryは、LMS（Language Model System）とともに構築されたエージェントシステムに高度なメモリ機能を提供するオープンソースプロジェクトです。通常のシステムでは状態を保存するために会話履歴のローリングウィンドウを使用しているが、Memoryはエンティティ間の長期的な関係を維持するもっと興味深い方法を提案しています。

Memoryプロジェクトの主なコンポーネントは何ですか？

Memoryの主なコンポーネントには、知識グラフとさまざまなメモリユニットが含まれます。これにより、個々のクエリに対して個人化された応答を生成することができます。

Memoryチームはどのような人々で構成されていますか？

Memoryチームは、テクサス大学オースティン校に在学するJulian、Kevin、Seangという3人の学生で構成されています。彼らはキャンパスの組織であるTexas Momentumを通じて出会い、Memoryを構築し始めました。

Memoryプロジェクトはどれくらいの注目を集めていますか？

Memoryプロジェクトは、935以上のスター、604以上のフォーク、4万回以上の訪問という注目を集めています。

Memoryはどのようにして個人情報を知識グラフに保存し、取得するのですか？

Memoryは、視覚ツールや場所ツール、検索ツール、ウェブ検索ツールなど、複数のツールを使用して個人情報を取得し、それらを知識グラフに注入します。次に、記憶モジュールを更新し、ユーザーとのやり取りを通じて記憶ストリームとエンティティ知識ストアを更新します。

Memoryは最近どのようなアップデートを行っていますか？

Memoryはバージョン0.1.1と0.1.2の2つのバージョンアップデートを行っており、クエリの分解と再ランキングのソースコードの公開、PPIパッケージとしての提供、およびOAMAとの統合などが行われています。

Memoryの今後の展望はどのようなものですか？

Memoryは、カスタムツールの追加やLlama Index Hubパッケージとしての公開を予定しています。さらに、マルチエージェントシステムにおける高度なメモリシステムに焦点を当てて、コラーニングなどの概念を取り入れることも考えています。

Memoryが提供するデモではどのような機能が紹介されていますか？

デモでは、MemoryがLLMモデルとVisionモデルを選択し、ローカルモデルをOAMAを使用して実行する機能が紹介されています。さらに、デモでは知識グラフへの問い合わせや、メモリユニットの更新など、Memoryの機能が実際にどのように機能するかを示しています。

Memoryはどのようにして会話履歴を管理し、コンテキストウィンドウに収まるようにしていますか？

Memoryは、会話履歴を要約し、しきい値に達した時にその要約を新しい会話履歴の先頭に挿入することで管理しています。これにより、有限のコンテキストウィンドウに収まるように会話履歴を管理しています。

Memoryはどのようにしてクエリに対する応答を生成するのですか？

Memoryは、ルーティングエージェントエンドポイントをヒットし、知識グラフから応答を生成します。その後、その応答と記憶モジュールからの最も関連性の高いエンティティ、チャット履歴を組み合わせて、最終的な応答を形成します。

Memoryはマルチエージェントシステムにおいてどのように機能するのですか？

Memoryはマルチエージェントシステムにおいて、エージェント間の相互作用や顧客との相互作用をサポートするために知識グラフを共有することができます。これにより、エージェントは特定のタスクをより効率的に処理するために、他のエージェントが学習したショートカットや経験を利用できます。

Memoryプロジェクトは今後どのような分野で進化を見据えていますか？

Memoryプロジェクトは、基礎となるメモリユニットとして機能し、マルチエージェントシステムに適用されることを目指しています。また、自動化されたエンジニアリングや予測、そして個人情報を含む環境における高度な推論など、様々な分野での進化を見据えています。