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Baue menschenähnliches Gedächtnis für deine Agenten (Open Source)!
Jedes agentische und RAG-System hat Schwierigkeiten mit Echtzeit-Wissenupdates und schneller Datenabfrage.
Zep löst diese Probleme mit seinem kontinuierlich weiterentwickelten und zeitlich bewussten Wissensgraphen.
Wie Menschen organisiert Zep die Erinnerungen eines Agenten in Episoden, extrahiert Entitäten und deren Beziehungen aus diesen Episoden und speichert sie in einem Wissensgraphen:
(verweise auf das Bild unten, während du liest)
1) Episoden-Subgraph: Erfasst Rohdaten mit Zeitstempeln und behält jedes Detail für eine einfache historische Abfrage.
2) Semantischer Entitäten-Subgraph: Extrahiert Entitäten (z.B. „Alice“, „Google“) und Fakten („Alice arbeitet bei Google“). Alles ist versioniert, sodass veraltete Informationen ersetzt werden.
3) Community-Subgraph: Gruppiert verwandte Entitäten in Cluster, mit Zusammenfassungen für schnellere Abfragen.
Zep liefert bis zu 18,5 % höhere Genauigkeit bei 90 % geringerer Latenz im Vergleich zu Tools wie MemGPT.
Es ist vollständig Open Source!
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Finde mich → @_avichawla
Jeden Tag teile ich Tutorials und Einblicke in DS, ML, LLMs und RAGs.

10. Aug., 14:33
Baue menschenähnliches Gedächtnis für deine Agenten (Open Source)!
Jedes agentische und RAG-System hat Schwierigkeiten mit Echtzeit-Wissenupdates und schneller Datenabfrage.
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Wie Menschen organisiert Zep die Erinnerungen eines Agenten in Episoden, extrahiert Entitäten und deren Beziehungen aus diesen Episoden und speichert sie in einem Wissensgraphen:
(verweise auf das Bild unten, während du liest)
1) Episoden-Subgraph: Erfasst Rohdaten mit Zeitstempeln und behält jedes Detail für eine einfache historische Abfrage.
2) Semantischer Entitäten-Subgraph: Extrahiert Entitäten (z.B. „Alice“, „Google“) und Fakten („Alice arbeitet bei Google“). Alles ist versioniert, sodass veraltete Informationen ersetzt werden.
3) Community-Subgraph: Gruppiert verwandte Entitäten in Cluster, mit Zusammenfassungen für schnellere Abfragen.
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