密码忘记了。没关系。1，找到 JENKINS_HOME/users目录。users目录内找到用户的config.xml2，把节点的内容（图中黑色的那一串）换成#jbcrypt:$2a$10$DdaWzN64JgUtLdvxWIflcuQu2fgrrMSAMabF5TSrGK5nXitqK9ZMS3，重启，默认密码为：111111

Mem0是一个将无状态AI应用转化为有状态系统的智能记忆平台，提供持久记忆、多级存储和语义搜索等功能。其核心架构支持托管服务和自托管两种部署模式，采用工厂模式实现灵活组件配置。系统包含工作记忆、事实记忆等四种类型，通过LLM实现智能记忆管理。Mem0显著优化了性能，减少90%令牌使用并提升91%响应速度，同时作为中央记忆层与多种AI框架集成。平台支持向量数据库、图数据库等多种存储后端，为AI应用提

当使用 LLM 构建应用程序时，实践层面上很难第一次尝试就成功获得适合最终应用的 Prompt。但这并不重要，只要您有一个好的迭代过程来不断改进您的 Prompt，那么您就能够得到一个适合任务的 Prompt。虽然相比训练机器学习模型，在 Prompt 方面一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说， Prompt 是否一次完善并不重要。最重要的是层层迭代为您的应用程序找到有效 Prompt 的过程

工厂系统由四个主要工厂类组成，用于处理跨不同组件类型的提供程序的动态实例化。每个工厂在创建实例之前维护提供程序映射并处理配置验证。

Mem0· 中的内存作提供 CRUD（创建、读取、更新、删除）功能以及高级搜索功能。Python SDK：同步和异步客户端类REST API：所有作的 HTTP 端点批量作 ：高效批量处理多个存储器搜索作 ：向量相似性和基于元数据的筛选所有内存作都支持元数据、筛选、版本控制和历史记录跟踪。

在本章中，我们将搭建一个带评估的端到端问答系统，这个系统综合了之前多节课的内容，并加入了评估过程。检查输入，确认其是否能通过审核 API 的审核。如果通过了审核，我们将查找产品列表。如果找到了产品，我们将尝试查找它们的相关信息。我们使用模型回答用户提出的问题。我们将通过审核 API 对生成的答案进行审核。如果没有被标记为有害的，我们将把答案返回给用户。

如果系统过度提取，当您的智能体需要搜索存储时，可能会导致记忆的精确度降低。“潜意识”记忆形成指的是在对话发生后（或在一段时间不活动后）提示 LLM 对话进行反思，从而发现模式和提取见解，而不会减慢即时互动或增加智能体工具选择决策的复杂性。在使用 LangMem 的有状态操作符或平台服务时，存储系统建立在 LangGraph 的存储原语之上，提供了一种灵活而强大的方式来组织和访问记忆。LLM 应用中

工厂系统由四个主要工厂类组成，用于处理跨不同组件类型的提供程序的动态实例化。每个工厂在创建实例之前维护提供程序映射并处理配置验证。

如果系统过度提取，当您的智能体需要搜索存储时，可能会导致记忆的精确度降低。“潜意识”记忆形成指的是在对话发生后（或在一段时间不活动后）提示 LLM 对话进行反思，从而发现模式和提取见解，而不会减慢即时互动或增加智能体工具选择决策的复杂性。在使用 LangMem 的有状态操作符或平台服务时，存储系统建立在 LangGraph 的存储原语之上，提供了一种灵活而强大的方式来组织和访问记忆。LLM 应用中

使用一个大型语言模型的一个令人兴奋的事情是，我们可以用它来构建一个定制的聊天机器人 (Chatbot) ，只需要很少的工作量。在这一节中，我们将探索如何利用聊天的方式，与个性化（或专门针对特定任务或行为的）聊天机器人进行扩展对话。像 ChatGPT 这样的聊天模型实际上是组装成以一系列消息作为输入，并返回一个模型生成的消息作为输出的。这种聊天格式原本的设计目标是简便多轮对话，但我们通过之前的学习可