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title: 记忆
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description: 了解 WealthMentor 如何利用向量数据库管理记忆。
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icon: "brain"
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# WealthMentor 中的记忆管理
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在完成设定目标的探索过程中，AI 代理执行大量任务，考虑它们的执行历史。当代理运行时间较长时，记忆管理变得具有挑战性，因为它们的记忆通常与它们的上下文长度一样大。对于 GPT-3.5 和 GPT-4 来说，这大约是 8k - 128k 个标记。
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## WealthMentor 的记忆困境
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一旦您的代理运行了几次循环，它们就会忘记之前的行动。我们的解决方案？向量数据库。在这里，我们将代理记忆保存在外部，使其在需要时可以访问。
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## 什么是向量数据库？
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这个外部文档 - [Weaviate 文档](https://weaviate.io/developers/weaviate)，提供了详细的解释。简而言之，向量数据库使我们能够在外部存储任务执行历史。这样，代理可以通过文本相似性搜索从许多循环之前访问记忆。从本质上讲，人类检索记忆的方式与向量数据库的操作相似。
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## 为什么选择 Weaviate？
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Weaviate 是我们的首选向量数据库，原因如下：
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1. Weaviate 是开源的，并且可以通过 docker-compose 方便地访问，无需在本地 WealthMentor 运行时使用 API 密钥。
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2. 它的云服务可以根据我们的工作负载进行扩展，省去了管理额外基础设施的麻烦。
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3. Weaviate 与 LangChain 等工具无缝集成。
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然而，如果您对其他数据库有建议，我们鼓励您创建一个工单或拉取请求。
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## WealthMentor 中的记忆
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长期记忆的使用仍然在不断发展中。到目前为止，以下是一些应用程序：
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- 在给定运行中使用的相似任务进行过滤。
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我们正在积极开发更多应用程序。如果您对记忆管理有有趣的想法，或者希望为其发展做出贡献，请随时联系我们。
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