一、前言

    在人工智能迅速發展的今天，如何讓AI系統更懂“你”？答案或許藏在個性化的記憶管理之中。Mem0作為一個開源的記憶管理系統，正致力于為AI賦予長期記憶與個性化服務能力。通過結合高性能向量數據庫Qdrant、圖數據庫Neo4j的強大關系分析能力以及Streamlit的高效可視化交互，我們可以打造出一個既能存儲用戶歷史行為、又能實時推理并展示結果的智能記憶助手。

    本文將帶您一步步探索這一技術組合的實際落地過程，從架構設計到部署實現，見證AI記憶層的無限可能。

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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，保留跨用戶會話、交互和AI智能體的信息，確保高質量地捕捉用戶的個人興趣點或意圖，進而提升多輪會話的質量。

2.2、Streamlit

    是一個基于 Python 的開源框架 ，