Frameworks et plateformes
Mem0
Utilisez TokenLab comme fournisseur LLM compatible OpenAI dans Mem0 OSS
Aperçu
Mem0 OSS peut utiliser TokenLab via sa configuration LLM compatible OpenAI en conservant provider: "openai" et en définissant openai_base_url.
Installation
pip install mem0aiEnvironnement
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"Configuration 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)Utilisation de base
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", filters={"user_id": "demo"})
print(results)Notes sur les points de terminaison
Cette configuration couvre le chemin LLM compatible OpenAI de Mem0. Configurez les embedders séparément en fonction du magasin de vecteurs et du modèle d'embedding que vous utilisez.