あなたのチャットボットはすべてのユーザーを忘れます。MemoryLakeがそれを解決します。
戻ってくるユーザーを記憶できないチャットボットはスマートアシスタントではありません — それは高価なFAQページです。MemoryLakeはREST APIを介して任意のチャットボットにユーザーごとの永続的な記憶を追加し、ユーザーは毎回正確に前回の続きから始めることができます。
記憶の問題
チャットボットプラットフォームはセッションコンテキストを提供します — この会話で何が起こったか。セッションが終了すると、そのコンテキストは消えます。次回ユーザーが戻ると、彼らは再度自己紹介し、好みを再述し、状況を再説明します。すべてのセッションはゼロから始まります。これは特にカスタマーサポート、内部AIアシスタント、そして関係が時間と共に深まることが期待されるチャットボットにおいて、特に有害です。
MemoryLakeの異なる点
ミリ秒単位で取得可能なユーザーごとの記憶ストア
MemoryLakeはユーザーごとに別々の記憶ストアを維持し、セッション開始時にミリ秒単位で取得します。ユーザーは待つ必要がなく、会話が始まる瞬間にチャットボットは準備が整っています。
バックグラウンド記憶がユーザーのアイデンティティと好みをキャプチャ
ユーザーが誰であるか、何を好むか、以前にチャットボットに伝えたこと — すべてが読み取り専用のバックグラウンド記憶に保存され、毎回のセッションで自動的に表示されます。チャットボットは常に誰と話しているかを知っています。
会話記憶が永続的な検索可能なセッション履歴を作成
完了したすべてのセッションは会話記憶として記録され、検索可能な状態のままです。チャットボットは3ヶ月前に話し合った内容を、先週のことと同じように簡単に参照できます。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — チャットボットのバックエンドからMemoryLakeのREST APIを呼び出します。Node.js、Python、Go、または任意のHTTPクライアントで動作します。ユーザーごとの記憶はユーザーIDでキー付けされます。
- 構造 — 会話が進むにつれて、関連情報は適切な記憶カテゴリに書き込まれます：ユーザーの好みはバックグラウンドに、新しい事実はファクト記憶に、セッションの要約は会話記憶に。
- 再利用 — 各新しいセッションの開始時に、ユーザーの記憶バンドルを取得します。チャットボットは戻ってきたユーザーを完全なコンテキストで迎えます — 再自己紹介は必要ありません。
ビフォー & アフター
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Returning user experience | Treated as a new user every session | Full context from prior sessions available immediately |
| User preferences | Re-stated each session or stored in a separate DB manually | Stored in Background Memory, auto-surfaced at session start |
| Session history lookup | Requires custom database + search implementation | Conversation Memory is permanently searchable via API |
| Conflicting user info | Silently accepted or ignored | Fact Memory conflict detection flags inconsistencies |
| Scale | Per-user state management becomes a custom engineering project | MemoryLake handles per-user stores at production scale |
対象
MemoryLakeは、顧客向けチャットボット、内部AIアシスタント、セッション間の継続性が製品要件であるAI駆動のサポートツールを構築するエンジニアリングチームに最適な選択です。記憶インフラストラクチャを処理するので、あなたのチームはチャットボット体験に集中できます。
このユースケースを自分のアカウントで試す
2 人のユーザーが架空の旅行コンシェルジュボットと 4 つのチャネルで 5 回のセッションを行います。各セッションはユーザーとボットの会話として保存されるため、抽出された事実はユーザーのアクターに紐づきます。デモはその後、スコープ付きの検索一回で再訪ユーザーを認識し、あるユーザーの記憶が別のユーザーに漏れないことを確認し、ユーザーの求めに応じて事実を削除します。
見られるもの
- エンドユーザーごとに 1 つの
HUMANアクター（キーは自社のユーザー ID） - 事実はユーザーの所有物。ボットやプロジェクトのものではない
search --actors一回で得られる、バックエンドがモデルのプロンプトに前置する<memory>ブロック- ユーザー間の分離チェックと
fact deleteによる忘れられる権利
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/chatbot-user-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
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よくある質問
ライブチャット中の記憶取得はどのくらい速いですか？
ライブチャット中の記憶取得はどのくらい速いですか？
MemoryLakeはミリ秒のレイテンシで記憶を取得します — セッション開始や会話中の検索に対して知覚できる遅延を追加することなく、リアルタイムチャットに十分な速さです。
MemoryLakeはユーザーごとに記憶を保存しますか、それともチャットボットごとですか？
MemoryLakeはユーザーごとに記憶を保存しますか、それともチャットボットごとですか？
両方です。MemoryLakeはユーザー範囲の記憶（ユーザーIDでキー付けされたユーザーごとのストア）とアプリケーション範囲の記憶（特定のチャットボットのすべてのユーザーがアクセスできる共有知識）をサポートしています。スコープはあなたが制御します。
ユーザー記憶データは暗号化されており、コンプライアンスに準拠していますか？
ユーザー記憶データは暗号化されており、コンプライアンスに準拠していますか？
はい。すべてのデータはAES-256で暗号化され、エンドツーエンドの暗号化が施されています。MemoryLakeはISO 27001およびSOC 2タイプIIの認証を受けており、GDPRおよびCCPAに準拠しています — 個人データを扱うプロダクション展開に適しています。