フレームワークとプラットフォーム
Mem0
Mem0 OSSでTokenLabをOpenAI互換LLMプロバイダーとして使用する
概要
Mem0 OSSでは、provider: "openai" を維持し、openai_base_url を設定することで、OpenAI互換LLM構成を通じてTokenLabを使用できます。
インストール
pip install mem0ai環境設定
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"Python構成
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)基本的な使用方法
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", filters={"user_id": "demo"})
print(results)エンドポイントに関する注意点
この構成はMem0のOpenAI互換LLMパスを対象としています。エンベッダー（埋め込みモデル）については、使用するベクトルストアおよび埋め込みモデルに合わせて別途設定してください。