Frameworks y plataformas
Mem0
Utiliza TokenLab como proveedor de LLM compatible con OpenAI en Mem0 OSS
Descripción general
Mem0 OSS puede utilizar TokenLab a través de su configuración de LLM compatible con OpenAI manteniendo provider: "openai" y configurando openai_base_url.
Instalación
pip install mem0aiEntorno
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"Configuración en Python
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)Uso básico
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", filters={"user_id": "demo"})
print(results)Notas sobre el endpoint
Esta configuración cubre la ruta de LLM compatible con OpenAI de Mem0. Configura los embedders por separado de acuerdo con el vector store y el modelo de embedding que utilices.