memorilla

给大模型装一个会压缩、会检索的长期记忆

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 搜索知识 🍴 复刻 62 🐛 待处理 5 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 828
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

memorilla 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队snap-stanford
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型context-compression,continual-learning,llm,long-context,memory,personalization,reinforcement-learning,retrieval-augmented-generation
GitHub 星标★ 828
上线时间2026-06-23 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积2.8 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-11-12
浏览次数0

项目介绍

Memorilla 是一个为大型语言模型提供潜在语义记忆的开源 Python 项目,目标是把对话或文档中的长期信息压缩成可复用的记忆表示,让模型在多轮交互和长上下文场景下保持连贯与个性化。它结合上下文压缩、检索增强、持续学习与强化学习思路,将历史信息编码到潜在空间,而不是简单拼接原文,从而降低上下文窗口压力并减少重复计算。核心能力包括:对历史内容做语义级压缩与存储、按需检索相关记忆注入当前推理、在持续交互中更新记忆以适配用户偏好,以及为长对话、个人助手、知识密集型问答提供记忆支撑。项目处于早期阶段,星标约八百,适合研究者与工程团队探索 LLM 记忆机制、长上下文优化和个性化对话系统。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-12 · 当前星标 ★ 828

核心亮点

  • 用潜在语义压缩替代原文拼接,缓解长上下文窗口压力
  • 融合检索增强与持续学习,记忆可随交互更新以适配个性化
  • 提供上下文压缩与记忆管理的完整思路,适合作为 LLM 记忆机制的研究基线

不足之处

  • 早期项目,API 与实现可能频繁变动,生产可用性待验证
  • 文档与社区生态尚不完善,缺少大规模基准对比

适用场景

  • 长对话个人助手保持跨轮次记忆与用户偏好
  • 知识密集型问答中检索历史语义记忆辅助推理
  • 研究 LLM 长上下文压缩与持续学习机制

替代项目

Mem0、Letta、Zep

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