HawkinsDB

HawkinsDB 是一个受神经科学启发的记忆层，旨在为大语言模型（LLM）应用提供更人性化的信息存储和回忆方式。它基于杰夫·霍金斯的千脑理论，帮助 AI 模型以强大而直观的方式管理复杂信息。

主要特点

• 精确的上下文查询：HawkinsDB 不仅仅是另一个向量数据库，它支持上下文感知的查询，能够理解数据的实际含义及其关系。
• 统一的记忆系统：集成了语义记忆、情景记忆和程序记忆，使其能够同时访问不同类型的信息，例如客户支持 AI 可以同时使用产品规格和过往客户互动历史。
• 基于人脑结构：通过参考框架和皮层柱等概念，实现更灵活和适应性的系统设计。
• 透明性：与黑箱向量嵌入不同，HawkinsDB 让用户可以理解信息之间的联系及决策背景。

使用场景

• 客户支持系统：可以存储和回忆历史客户互动和常见问题解决方案，以便提高响应效率。
• 智能代理开发：结合 Hawkins-Agent 框架，帮助开发更智能的 AI 代理，处理复杂任务。
• 内容生成应用：支持检索增强生成（RAG），用于提供丰富的信息背景以生成更准确的响应。

总的来说，HawkinsDB 通过其多维的记忆结构和智能查询功能，为各种 AI 应用提供了新的可能性，尤其是在需要管理复杂信息和人机交互时。