すべての再起動を超える記憶をLLMアプリケーションに提供

昨日あなたの役割を学習したチャットボットは、今日それを思い出せません。月曜日に200ページを処理したリサーチアシスタントは、火曜日には空の状態から始まります。開発者はベクトルストア、要約バッファ、そして増大するシステムプロンプトでこれを回避しようとしますが、どれもモデルの入れ替えやスキーマの変更を生き残ることはありません。その結果、脆弱なUXと膨れ上がるトークンコストが生じます。

すべてのセッションにわたる状態を持つコンテキスト — ユーザーのアイデンティティ、目標、以前の作業が構造化された記憶として保存され、次のプロンプトに自動的に注入されます。「私たちが何をしていたか思い出させて」という必要はありません。

6種類の記憶タイプが標準装備 — バックグラウンド、ファクト、イベント、会話、反省、スキルの記憶により、アプリはユーザーが言ったことだけでなく、彼らが重視することや作業方法をキャッチします。

モデル間のポータビリティ — アプリをGPT-4からClaude、Geminiに切り替えても、ユーザーの履歴を一切失うことはありません。メモリーパスポートはユーザーと共に移動し、モデルには依存しません。

生のコンテキストの詰め込みに対して10,000倍のスケール — 数百万のトークンをミリ秒で取得可能なメモリに圧縮します。LoCoMoベンチマークで94.03%の精度を持つ長期的なリコールで#1です。

1. 接続 — Python SDK、MCPサーバー、またはREST APIを導入します。すべてのユーザーのターンとドキュメントのアップロードをMemoryLakeにパイプします。
2. 構造化 — MemoryLakeは各コンテキストの部分を6つの記憶タイプのいずれかに分類し、以前の事実に対して競合を解決します。
3. 再利用 — 推論時にメモリをクエリします。モデルウィンドウに合わせたコンパクトでランク付けされたコンテキストブロックを取得します。

LLMを活用した製品を出荷する創業者やエンジニア — コパイロット、リサーチアシスタント、エージェント、チャットボット、垂直SaaS — セッション、モデルのアップグレード、価格帯の変更を生き残るユーザー状態が必要です。特に、ユーザーが各アカウントに数時間のコンテキストを投資するB2Bアプリケーションに関連性があります。