AIrecall yordamida doimiy AI agent xotirasini yarating

AIrecall nima?

AIrecall — AI agentlari uchun o‘rnatishga tayyor uzoq muddatli xotira qatlami. U agent faqat joriy kontekst oynasiga tayanishiga majbur bo‘lmasligi uchun foydali ma’lumotlarni sessiyalar davomida saqlab qoladi. Loyiha Python SDK, Go’da yozilgan xotira serveri, SQLite xotirasi va jarayon ichidagi vektor indeksini birlashtiradi.

AIrecall promptlarni ixcham saqlash uchun mo‘ljallangan. Har bir so‘rovga butun muloqot tarixini qo‘shish o‘rniga, agentingiz joriy navbatga eng mos xotiralarni olishi mumkin.

Xotiraning asosiy turlari va imkoniyatlari

• Episodik xotira: Suhbatlar, amallar va natijalarni o‘z ichiga olgan voqealarni ketma-ketlikda saqlaydi.
• Semantik xotira: Oldingi epizodlardan ajratib olingan doimiy faktlar va afzalliklarni saqlab qoladi.
• Gibrid qidiruv: Episodik va semantik xotira bo‘ylab kalit so‘zlar mosligini vektor o‘xshashligi bilan birlashtiradi.
• Avtomatik umumlashtirish: Eski epizodlarni davriy ravishda ixchamlashtiradi va tarixni shunchaki o‘chirib tashlash o‘rniga doimiy faktlarni ajratib oladi.
• Doimiy lokal xotira: Jarayon ichidagi vektor indeksiga ega SQLite’dan foydalanadi.
• Moslashuvchan ishlash: Xotira serveri lokal yoki sidecar sifatida ishlashi mumkin.

AIrecall qanday ishlaydi

Har bir navbatda Python SDK joriy so‘rovni lokal chaqiruv yoki gRPC orqali AIrecall Core’ga yuboradi. Core episodik va semantik xotirani kalit so‘zlar hamda vektor o‘xshashligi yordamida qidiradi, natijalarni saralaydi va agent promptiga qo‘shish uchun eng mos xotiralarni qaytaradi.

Fonda umumlashtiruvchi modul eski epizodlarni qayta ishlaydi. U doimiy ma’lumotlarni semantik xotiraga ajratib oladi va qolgan tarixni ixchamlashtiradi. Bu uzoq vaqt ishlaydigan agentlarga faol kontekstni tinimsiz kengaytirmasdan foydali bilimlarni saqlab qolishga yordam beradi.

O‘rnatish va sozlash

Python SDK’ni o‘rnatish

Python agentingiz import qiladigan paketni o‘rnating:

pip install airecall-sdk

Lokal xotirani ishga tushirish

Buyruq satri interfeysi orqali SQLite asosidagi lokal xotira omborini yarating:

airecall init

Bu sozlama alohida xizmat talab qilmasdan xotiralarni darhol saqlash va qayta olishni boshlash imkonini beradi.

Xotira serverini o‘rnatish yoki ishga tushirish

Core xotira serveridan lokal yoki sidecar sifatida foydalanmoqchi bo‘lsangiz, server qo‘shimchasini o‘rnating:

pip install airecall-sdk[server]

Shundan so‘ng serverni mustaqil jarayon sifatida ishga tushirishingiz mumkin:

airecall serve

SDK’ning o‘zi faqat standart kutubxonadan foydalanadi. Loyiha README’siga ko‘ra, server bitta sof Go bog‘liqligidan foydalanadi.

Asosiy foydalanish

Memory nusxasini yaratish

Memory’ni import qiling va agentga identifikator bering:

from airecall import Memory

memory = Memory(agent_id="support-bot")

agent_id xotiralari saqlanayotgan va qayta olinayotgan agentni aniqlaydi. Keyingi sessiyalar bir xil xotira to‘plamidan foydalanishi uchun ayni identifikatordan foydalaning.

Episodik xotirani saqlash

Muloqot davomida sodir bo‘lgan voqeani qayd etish uchun remember’dan foydalaning:

memory.remember(
    "User asked about refund policy for order ORD-9921, told 30-day window applies."
)

Bu episodik xotira hisoblanadi, chunki u muayyan voqea va uning natijasini qayd etadi.

Mos kontekstni qayta olish

Keyingi sessiyada joriy savol bilan recall’ni chaqiring:

context = memory.recall(
    "what did we tell this user about refunds?"
)

AIrecall saqlangan xotiralarni qidiradi va mos epizodni dolzarbligi bo‘yicha saralab qaytaradi. Ilovangiz qaytarilgan kontekstni modelga yuboriladigan promptga qo‘shishi mumkin.

Doimiy faktni saqlash

Bitta voqeadan keyin ham foydali bo‘lib qolishi kerak bo‘lgan ma’lumotni remember_fact yordamida aniq tarzda saqlash mumkin:

memory.remember_fact(
    key="preferred_contact",
    value="email, not phone"
)

Bu shunchaki navbatdagi xronologik epizodni qayd etish o‘rniga, barqaror afzallik uchun semantik xotira yaratadi.

LangChain adapteridan foydalanish

AIrecall MemoryRetriever nomli LangChain adapterini o‘z ichiga oladi. Retriever yaratish uchun mavjud Memory nusxasini o‘rang:

from airecall import Memory
from airecall.adapters.langchain import MemoryRetriever

memory = Memory(agent_id="support-bot")
retriever = MemoryRetriever(memory)

README adapter yaratishni ko‘rsatadi, ammo keyingi chain yoki retriever sozlamalarini belgilamaydi. Hosil bo‘lgan obyektni kattaroq LangChain ilovasiga integratsiya qilishda adapterning joriy API’siga amal qiling.

Amaliy integratsiya namunasi

1. Agent uchun Memory nusxasini yarating.
2. Javob yaratishdan oldin foydalanuvchining joriy so‘rovi bilan recall’ni chaqiring.
3. Qaytarilgan mos xotiralarni qo‘llab-quvvatlovchi kontekst sifatida model promptiga kiriting.
4. Muloqotdan so‘ng muhim voqea, amal yoki natijani saqlash uchun remember’ni chaqiring.
5. Ilovangiz aniq saqlanishi kerak bo‘lgan doimiy afzallik yoki faktni aniqlaganda, remember_fact’dan foydalaning.

Bu usul to‘liq tarixni har bir promptga joylashdan qochadi, shu bilan birga agentga zarur paytda avvalgi qarorlar va foydalanuvchi afzalliklaridan foydalanish imkonini beradi.

Ilg‘or maslahatlar

Voqealarni doimiy bilimdan ajrating

Muayyan muloqot davomida sodir bo‘lgan narsalar uchun episodik xotiradan foydalaning. Barqaror faktlar va afzalliklar uchun semantik xotiradan foydalaning. Masalan, pulni qaytarish haqidagi suhbat epizodga, foydalanuvchining elektron pochta orqali muloqot qilish afzalligi esa doimiy faktga tegishli.

Agent identifikatorlarini bir xil saqlang

Xotirani ulashishi kerak bo‘lgan seanslar uchun barqaror agent_id tanlang. Identifikatorni o‘zgartirish ilova nuqtayi nazaridan boshqa xotira doirasini yaratadi.

Tegishli joylashtirish rejimini tanlang

Oddiy mahalliy ish jarayoni uchun SQLite asosidagi xotira omborini airecall init buyrug‘i bilan ishga tushiring. Alohida xotira jarayonini talab qiladigan arxitektura uchun server qo‘shimchasini o‘rnating va airecall serve buyrug‘ini mahalliy tarzda yoki sidecar sifatida ishga tushiring.

Indeks qizib olishiga imkon bering

Agar birinchi so‘rovda RecallTimeout xatosi yuzaga kelsa, vektor indeksi hali qizib olayotgan bo‘lishi mumkin. Health endpoint status: ready holatini bildirganidan keyin qayta urinib ko‘ring.

Ishonchli saqlash yo‘lidan foydalaning

Agar qayta ishga tushirgandan keyin xotiralar yo‘qolgandek ko‘rinsa, storage.backend yo‘lini tekshiring. Nisbiy yo‘l server jarayonining ishchi katalogiga nisbatan aniqlanadi, shuning uchun serverni boshqa katalogdan ishga tushirish uni boshqa xotira omboriga yo‘naltirishi mumkin. Barqaror ishchi katalog yoki saqlash yo‘lidan foydalaning.

Xulosa

AIrecall barcha eski o‘zaro aloqalarni promptda saqlashni talab qilmasdan, AI agentlariga doimiy epizodik va semantik xotira beradi. Kichik Python API, SQLite asosidagi saqlash, gibrid qidiruv va avtomatik umumlashtirish yordamida u seanslar davomida tegishli kontekstni saqlashning amaliy usulini taqdim etadi. airecall init bilan boshlang, epizodlarni remember orqali yozib oling, ularni recall bilan toping va uzoq muddat saqlanadigan bilimlarni remember_fact yordamida saqlang.