論文の概要: Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13956v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 16:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:40.455520
• Title: Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory
• Title（参考訳）: Zep: エージェントメモリのための時間的知識グラフアーキテクチャ
• Authors: Preston Rasmussen, Pavlo Paliychuk, Travis Beauvais, Jack Ryan, Daniel Chalef,
• Abstract要約: ZepはAIエージェントのための新しいメモリレイヤサービスである。 これは、Deep Memory Retrievalベンチマークにおいて、現在の最先端システムであるMemGPTよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11224172067715701
• License:
• Abstract: We introduce Zep, a novel memory layer service for AI agents that outperforms the current state-of-the-art system, MemGPT, in the Deep Memory Retrieval (DMR) benchmark. Additionally, Zep excels in more comprehensive and challenging evaluations than DMR that better reflect real-world enterprise use cases. While existing retrieval-augmented generation (RAG) frameworks for large language model (LLM)-based agents are limited to static document retrieval, enterprise applications demand dynamic knowledge integration from diverse sources including ongoing conversations and business data. Zep addresses this fundamental limitation through its core component Graphiti -- a temporally-aware knowledge graph engine that dynamically synthesizes both unstructured conversational data and structured business data while maintaining historical relationships. In the DMR benchmark, which the MemGPT team established as their primary evaluation metric, Zep demonstrates superior performance (94.8% vs 93.4%). Beyond DMR, Zep's capabilities are further validated through the more challenging LongMemEval benchmark, which better reflects enterprise use cases through complex temporal reasoning tasks. In this evaluation, Zep achieves substantial results with accuracy improvements of up to 18.5% while simultaneously reducing response latency by 90% compared to baseline implementations. These results are particularly pronounced in enterprise-critical tasks such as cross-session information synthesis and long-term context maintenance, demonstrating Zep's effectiveness for deployment in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 我々は、DMR(Deep Memory Retrieval)ベンチマークにおいて、現在の最先端システムであるMemGPTよりも優れた、AIエージェントのための新しいメモリ層サービスであるZepを紹介した。 さらに、ZepはDMRよりも包括的で挑戦的な評価に優れており、実際のエンタープライズユースケースをよりよく反映しています。 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントのための既存の検索強化世代(RAG)フレームワークは静的文書検索に限られているが、エンタープライズアプリケーションは、進行中の会話やビジネスデータを含む様々なソースからの動的知識統合を要求する。 これは時間的に認識可能な知識グラフエンジンで、歴史的関係を維持しながら、非構造化の会話データと構造化されたビジネスデータの両方を動的に合成する。 MemGPTチームが主要な評価基準として確立したDMRベンチマークでは、Zepは優れたパフォーマンス(94.8%対93.4%)を示した。 DMR以外にも、Zepの機能はより困難なLongMemEvalベンチマークを通じてさらに検証されている。 この評価では、Zepは、ベースライン実装と比較して応答遅延を90%削減し、精度を最大18.5%改善した実質的な結果を達成する。 これらの結果は、クロスセッション情報合成や長期のコンテキストメンテナンスといったエンタープライズクリティカルなタスクにおいて特に顕著であり、現実のアプリケーションにデプロイするためのZepの有効性を実証している。

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