Praktischer Leitfaden für die Integration von Entwicklern
Memobase senkt die Integrationsschwelle durch ein minimalistisches API-Design, und Python-Entwickler können grundlegende Funktionen in den folgenden vier Schritten implementieren:
- Vorbereitung der Umwelt::
pip install memobase - Client-Initialisierung::
mb = MemoBaseClient(project_url='http://your-url', api_key='your-token') - Benutzer-Lebenszyklus-Management::
- Erstellen Sie einen Benutzer:
uid = mb.add_user({'preference':'travel'}) - Aktualisierte Informationen:
mb.update_user(uid, {'preference':'hiking'}) - Löschen Sie den Benutzer:
mb.delete(uid)
- Erstellen Sie einen Benutzer:
- Speicherung von Dialogen::
bid = u.insert(ChatBlob(messages=[{'role':'user','content':'我爱爬山'}]))
Zu den fortgeschrittenen Tipps gehören:
- ausnutzen
config.iniEinstellung der Datenpersistenzrichtlinie - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
batch_process()Methode für stündliche Batch-Updates - Aufforderungen
get_timeline()Historie der Benutzerprofilerstellung anzeigen
Latenzzeit für einen einzelnen API-Aufruf <200 ms in der Standardkonfiguration, unterstützt gleichzeitige Anfragen mit mehr als 1000 Ebenen pro Sekunde.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMemobase: eine auf Benutzerprofilen basierende Langzeitspeicherlösung für KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Verwaltung des Benutzerspeichers mit dem Python-SDK von Memobase schnell implementieren?
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