一、前言

    在人工智能迅猛發展的今天，大型語言模型（LLM）已經成為各行各業的重要工具。然而，盡管這些模型在生成文本、理解語義等方面表現出色，但它們仍然面臨一個關鍵挑戰——缺乏持久的記憶能力。傳統的對話系統往往只能基于當前對話輪次進行回應，無法有效保留和利用歷史交互信息，從而限制了個性化和連續性的用戶體驗。為了解決這一難題，Mem0應運而生。作為一個為LLM設計的智能、自我改進的記憶層，Mem0通過多層次的記憶管理機制，幫助AI系統實現跨會話、跨應用的個性化記憶。它不僅能夠動態提取和整合用戶的關鍵信息，還能在需要時高效檢索，讓AI真正“記住”用戶的偏好與意圖。

    本文將手把手帶你使用Streamlit搭建 Mem0測試的Web UI。

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二、術語

2.1、Mem0

    是一個為大型語言模型（LLM）設計的智能、自我改進的記憶層，旨在提供個性化的AI體驗。它通過持續學習和適應用戶的交互來改進AI的表現，從而在各種應用中實現跨應用程序的個性化AI體驗。Mem0能夠管理對話記憶，保