You are viewing an old version of this page. View the current version.

Compare with Current View Page History

« Previous Version 6 Next »

git : https://github.com/psmon/memorizer-v1

위 오픈소스를 Pull한후

로컬 인프라 구동 - 팀메모리

docker compose up -d
  • 로컬구동
    • - Start PostgreSQL with pgvector (port 5432)
      - Start PgAdmin (port 5050)
      - Start Ollama (port 11434)
      - Start Memorizer API (port 5000) 
    • LLM,Embedding
      • ollama가 작동되며 , 외부 LLM이용시 아래 파일 조정


LLM 모델변경

appsettings.json
{
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft.AspNetCore": "Warning"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*",
  "ConnectionStrings": {
    "Storage": "Host=localhost;Port=5432;Database=postgmem;Username=postgres;Password=postgres"
  },
  "Embeddings": {
    "ApiUrl": "http://localhost:11434",
    "Model": "all-minilm:33m-l12-v2-fp16"
  },
  "LLM": {
    "ApiUrl": "http://localhost:11434",
    "Model": "qwen2:0.5b",
    "Timeout": "00:02:00"
  },
  "Server": {
    "CanonicalUrl": "http://memorizer-test.local:5012"
  }
}


로컬 어플리케이션구동 - 로컬MCP

dotnet publish -c Release /t:PublishContainer
  • dotnet 미설치시 리눅스 dot net sdk 9 설치법 GPT에 문의...
{
  "mcpServers": {
    "memorizer": {
      "url": "http://localhost:5000/sse"
    }
  }
}



메모리 검색및 생성


메모리생성(지식)


RAG화



테스트

로컬 LLM/임베딩을 사용해 성능이 다소 떨어지겠지만~ 팀의 장기기억메모리를 활용하는 컨셉을 알기위해 수행

메모리생성

  • mcp를 이용해 저장도 가능할테지만~ 우선 장기기억(지식)을 추가함



Vector검색




관련 영상


영상분석









  • No labels