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Memorag
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MemoRAG的目标受众是研究人员和开发人员，特别是那些在自然语言处理、机器学习和人工智能领域工作的专业人士。他们可以利用MemoRAG来改进他们的模型，提高对复杂数据的理解，并生成更准确的响应。
AI模型AI知识库#自然语言处理#机器学习#人工智能#记忆增强#数据检索普通产品开源
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占比最多地区： US(19.34%)
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产品介绍
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简介
MemoRAG是一个基于记忆的RAG框架，它通过高效的超长记忆模型，为各种应用提供支持。与传统的RAG不同，MemoRAG利用其记忆模型实现对整个数据库的全局理解，通过从记忆中回忆查询特定的线索，增强证据检索，从而生成更准确、更丰富的上下文响应。MemoRAG的开发活跃，不断有资源和原型在此仓库发布。
截图
产品特色
全局记忆：能够处理高达100万个令牌的单个上下文，提供对大规模数据集的全面理解。
可优化与灵活：轻松适应新任务，仅需几个小时的额外训练即可实现优化性能。
上下文线索：从全局记忆中生成精确线索，将原始输入与答案连接，解锁复杂数据中的隐藏洞察。
高效缓存：通过支持缓存分块、索引和编码，将上下文预填充速度提高多达30倍。
上下文重用：一次性编码长上下文，并支持重复使用，提高需要重复数据访问的任务的效率。
支持多种语言：计划支持更多语言，如中文，以适应更广泛的应用场景。
使用教程
首先，访问GitHub上的MemoRAG仓库并克隆到本地。
安装必要的Python库和依赖项。
按照README文件中的说明，运行MemoRAG的demo。
根据需要调整模型参数和配置，以适应特定的应用场景。
使用MemoRAG提供的API或脚本进行证据检索和响应生成。
评估MemoRAG在特定任务上的性能，并根据需要进行优化。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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中国
13.25%
印度
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