Frameworks & Plattformen
Mem0
Verwenden Sie TokenLab als OpenAI-kompatiblen LLM-Provider in Mem0 OSS
Überblick
Mem0 OSS kann TokenLab über seine OpenAI-kompatible LLM-Konfiguration nutzen, indem provider: "openai" beibehalten und openai_base_url entsprechend gesetzt wird.
Typ: Memory Framework
Primärer Pfad: OpenAI-kompatible LLM-Konfiguration
Support-Status: Unterstützter benutzerdefinierter Endpunkt-Pfad
Installation
pip install mem0aiUmgebung
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"Python-Konfiguration
import os
from mem0 import Memory
config = {
"llm": {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "claude-sonnet-5",
"api_key": os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
"openai_base_url": "https://api.tokenlab.sh/v1",
"temperature": 0.1,
},
},
"embedder": {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "text-embedding-3-small",
"api_key": os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
"openai_base_url": "https://api.tokenlab.sh/v1",
},
},
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {"path": "./mem0-qdrant"},
},
}
memory = Memory.from_config(config)Grundlegende Verwendung
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", filters={"user_id": "demo"})
print(results)Hinweise zu Endpunkten
Diese Konfiguration deckt den OpenAI-kompatiblen LLM-Pfad von Mem0 ab. Konfigurieren Sie Embedder separat entsprechend dem von Ihnen verwendeten Vektorspeicher und Embedding-Modell.