Mem0 oferece suporte a uma gama menor de LLMs do que Hindsight, mas todas as opções principais estão disponíveis: Anthropic, Google Gemini, OpenAI e opções auto-hospedadas como LangChain, LiteLLM, LM Studio e Ollama. Se você pretende usar Mem0 localmente em vez de como um serviço, você precisará fornecer uma instância Python e seu próprio banco de dados vetorial. Para este último, Postgres com o pgvector a extensão é uma escolha comum e simples; ele pode até ser instalado dentro de um ambiente Python.
Supermemória
A Supermemory ingere dados de muitas fontes comuns – suportando texto simples, dados estruturados, formatos comuns de arquivos de documentos como PDF e Microsoft Office, vídeo e áudio, imagens – e os usa para construir um gráfico de contexto para informar as conversas dos agentes. Entre seus recursos mais promovidos estão as ferramentas de extração de conteúdo.
A Supermemory está disponível como um serviço em nuvem ou como software de código aberto que você pode executar localmente. A edição de código aberto não possui os serviços de escalonamento e conectores de serviços de terceiros (Gmail, Google Drive, Notion, etc.) fornecidos com a edição empresarial, mas tem uma grande vantagem: consiste em um binário único e independente, para que possa ser implantado no próprio hardware com muito pouco esforço. Nenhum banco de dados externo precisa ser provisionado para Supermemória, portanto, é adequado para experimentação rápida.
