memU

NevaMind-AI memU

项目核心内容总结：
memU 是一个用于提取和组织 AI 记忆的工具，支持处理多轮对话、日志和多模态数据（如文档、图像）。其核心功能包括：

1. 分层记忆结构：将信息组织为类别（如偏好、工作习惯）、项目（具体记忆点）和原始资源（如对话文件）。
2. 双检索模式：
   • RAG（检索增强生成）：快速检索，支持跨层级搜索（类别→项目→资源），输出带相似度评分。
   • LLM（大模型推理）：深度理解上下文，自动优化查询，按需停止检索。
3. 使用方法：
   • 通过 Python 脚本处理数据（如 example_1_conversation_memory.py 处理对话文件，生成 Markdown 格式记忆分类）。
   • 提供云服务（memU Cloud）和自托管服务（memU-server）。
4. 主要特性：
   • 支持多模态内容统一管理（如文档与图像混合处理）。
   • 高性能：在 Locomo 基准测试中平均准确率达 92.09%。
   • 生态系统包含后台服务（memU-server）、可视化界面（memU-ui）及合作伙伴（如 Milvus、OpenAgents 等）。

适用场景：个人 AI 助手、客服机器人、知识管理、研发团队技能提取等。