kernel-memory学习资料汇总 - 高效索引和查询数据的AI服务

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Kernel MemoryAI服务长尾关键词内存处理异步APIGithub开源项目

kernel-memory

Kernel Memory简介

Kernel Memory (KM) 是由微软开发的一个多模态AI服务,专门用于高效索引和查询数据。它支持检索增强生成(RAG)、合成记忆、提示工程和自定义语义记忆处理。KM可以作为Web服务、Docker容器、ChatGPT/Copilot/Semantic Kernel的插件,以及嵌入式.NET应用程序使用。

KM架构图

KM利用先进的嵌入和大型语言模型(LLM),能够对索引数据进行自然语言查询,并提供带有引用和原始来源链接的答案。

学习资源

官方文档

代码示例

  1. 各种场景的Jupyter笔记本集合
  2. 使用Kernel Memory Web服务上传文档和回答问题
  3. 无需运行服务即可导入文件和提问(无服务器模式)
  4. 使用KM插件for Semantic Kernel

自定义和扩展

本地模型和外部连接器

部署和使用

要快速测试该服务,可以使用以下Docker命令启动Kernel Memory Service:

docker run -e OPENAI_API_KEY="..." -it --rm -p 9001:9001 kernelmemory/service

更多部署和配置选项,请参考Azure部署指南

社区资源

通过这些资源,您可以深入了解Kernel Memory,并开始将其集成到您的AI应用中。无论您是想要改进RAG系统,还是构建更智能的对话代理,Kernel Memory都提供了强大而灵活的工具来支持您的项目。

🚀 开始您的Kernel Memory之旅吧!如有任何问题,欢迎在GitHub上提issue或加入Discord社区讨论。

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