Framework'ler ve platformlar
Mem0
Mem0 OSS içerisinde OpenAI uyumlu LLM sağlayıcısı olarak TokenLab kullanımı
Genel Bakış
Mem0 OSS, provider: "openai" değerini koruyup openai_base_url ayarını yaparak, OpenAI uyumlu LLM yapılandırması aracılığıyla TokenLab'i kullanabilir.
Tür: Bellek Çerçevesi (Memory Framework)
Birincil Yol: OpenAI uyumlu LLM yapılandırması
Destek Güveni: Desteklenen özel uç nokta yolu
Kurulum
pip install mem0aiOrtam
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"Python Yapılandırması
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)Temel Kullanım
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", filters={"user_id": "demo"})
print(results)Uç Nokta Notları
Bu yapılandırma, Mem0'ın OpenAI uyumlu LLM yolunu kapsar. Gömme (embedding) modellerini, kullandığınız vektör deposuna ve gömme modeline göre ayrı ayrı yapılandırın.