[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-getmetal--motorhead":3,"tool-getmetal--motorhead":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":91,"difficulty_score":10,"env_os":92,"env_gpu":93,"env_ram":93,"env_deps":94,"category_tags":101,"github_topics":102,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":109,"updated_at":110,"faqs":111,"releases":147},4997,"getmetal\u002Fmotorhead","motorhead","🧠 Motorhead is a memory and information retrieval server for LLMs.","Motorhead 是一款专为大语言模型（LLM）设计的记忆与信息检索服务器，旨在帮助开发者轻松构建具备长期记忆能力的聊天应用。在开发基于 LLM 的对话系统时，如何让模型“记住”历史上下文往往需要重复造轮子，而 Motorhead 通过提供简洁的 API 接口解决了这一痛点。\n\n它主要服务于 AI 应用开发者，特别是那些希望快速实现会话状态管理、避免上下文丢失的技术人员。Motorhead 的核心亮点在于其智能的窗口管理机制：当对话消息超过预设的最大窗口限制时，它会自动对旧消息进行增量摘要处理，既保留了关键语境，又有效控制了 Token 消耗。此外，它还集成了向量语义搜索（VSS）功能，允许用户通过自然语言查询快速检索历史对话中的特定信息。\n\n尽管该项目目前标记为不再维护（DEPRECATED），但其设计理念——将会话存储、自动摘要和语义检索标准化为独立服务——为理解如何构建有状态的 AI 应用提供了极佳的参考范例。如果你正在探索如何让 AI 助手拥有更连贯的长期记忆，了解 Motorhead 的工作机制将大有裨益。","\u003Ch1 align=\"center\" >\n🧠 Motorhead (DEPRECATED)\n\u003C\u002Fh1>\n\u003Ch2>Support is no longer maintained for this project.\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead?style=flat&label=license&logo=github&color=4f46e5&logoColor=fff\" alt=\"License\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMetal_io\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fmetal-message?style=flat&logo=twitter&color=4f46e5&logoColor=#4f46e5\" alt=\"Metal\" style=\"margin-right:3px\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FGHY3Y8tU3J\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fdcbadge.vercel.app\u002Fapi\u002Fserver\u002FGHY3Y8tU3J?compact=true&style=flat\" alt=\"License\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\nMotorhead is a memory and information retrieval server for LLMs.\n\n[![Deploy on Railway](https:\u002F\u002Frailway.app\u002Fbutton.svg)](https:\u002F\u002Frailway.app\u002Ftemplate\u002FbmO_uf?referralCode=5NirXf)\n\n## Why use Motorhead?\n\nWhen building chat applications using LLMs, memory handling is something that  has to be built every time. Motorhead is a server to assist with that process. It provides 3 simple APIs:\n\n- GET `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fmemory` returns messages up to `MAX_WINDOW_SIZE`.\n```json\n{\n    \"messages\": [\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"Electronic music and salsa are two very different genres of music, and the way people dance to them is also quite different.\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"Human\",\n            \"content\": \"how does it compare to salsa?\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"Electronic music is a broad genre that encompasses many different styles, so there is no one \\\"right\\\" way to dance to it.\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"Human\",\n            \"content\": \"how do you dance electronic music?\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"Colombia has a vibrant electronic music scene, and there are many talented DJs and producers who have gained international recognition.\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"Human\",\n            \"content\": \"What are some famous djs from Colombia?\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"Baum opened its doors in 2014 and has quickly become one of the most popular clubs for electronic music in Bogotá.\"\n        }\n    ],\n    \"context\": \"The conversation covers topics such as clubs for electronic music in Bogotá, popular tourist attractions in the city, and general information about Colombia. The AI provides information about popular electronic music clubs such as Baum and Video Club, as well as electronic music festivals that take place in Bogotá. The AI also recommends tourist attractions such as La Candelaria, Monserrate and the Salt Cathedral of Zipaquirá, and provides general information about Colombia's diverse culture, landscape and wildlife.\",\n    \"tokens\": 744 \u002F\u002F tokens used for incremental summarization\n}\n```\n\n- POST `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fmemory` - Send an array of messages to Motorhead to store.\n\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002F${SESSION_ID}\u002Fmemory' \\\n--header 'Content-Type: application\u002Fjson' \\\n--data '{\n    \"messages\": [{ \"role\": \"Human\", \"content\": \"ping\" }, { \"role\": \"AI\", \"content\": \"pong\" }]\n}'\n```\n\nEither an existing or new `SESSION_ID` can be used when storing messages, and the session is automatically created if it did not previously exist.\n\nOptionally, `context` can be send in if it needs to get loaded from another datastore.\n\n- DELETE `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fmemory` - deletes the session's message list.\n\nA max `window_size` is set for the LLM to keep track of the conversation. Once that max is hit, Motorhead will process (`window_size  \u002F 2` messages) and summarize them. Subsequent summaries, as the messages grow, are incremental.\n\n- POST `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fretrieval` - searches by text query using VSS.\n\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002F${SESSION_ID}\u002Fretrieval' \\\n--header 'Content-Type: application\u002Fjson' \\\n--data '{\n    \"text\": \"Generals gathered in their masses, just like witches in black masses\"\n}'\n\n```\n\nSearches are segmented (filtered) by the session id provided automatically.\n\n## Config\n\n- `MOTORHEAD_MAX_WINDOW_SIZE` (default:12) - Number of max messages returned by the server. When this number is reached, a job is triggered to halve it.\n- `MOTORHEAD_LONG_TERM_MEMORY` (default:false) - Enables long term memory using Redisearch VSS.\n- `MOTORHEAD_MODEL` (default:gpt-3.5-turbo) - Model used to run the incremental summarization. Use `gpt-3.5-turbo` or `gpt-4` - otherwise some weird things might happen.\n- `PORT` (default:8000) - Motorhead Server Port\n- `OPENAI_API_KEY`- [Your api key](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Faccount\u002Fapi-keys) to connect to OpenAI.\n- `REDIS_URL` (required)- URL used to connect to `redis`.\n- `OPENAI_API_BASE` (default:https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1) - OpenAI API Base URL\n\n### Azure deployment\n\nAdditional Environment Variables are required for Azure deployments:\n\n- `AZURE_DEPLOYMENT_ID`\n- `AZURE_DEPLOYMENT_ID_ADA`\n- `AZURE_API_BASE`\n- `AZURE_API_KEY`\n\n## How to run\n\nWith docker-compose:\n```bash\ndocker-compose build && docker-compose up\n```\n\nOr you can use the image `docker pull ghcr.io\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead:latest` directly:\n```bash\ndocker run --name motorhead -p 8080:8080 -e PORT=8080 -e REDIS_URL='redis:\u002F\u002Fredis:6379' -d ghcr.io\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead:latest\n```\n\n## Examples\n\n- [Chat JS Example](examples\u002Fchat-js\u002F)\n- [Chat JS Vanilla Example](examples\u002Fchat-vanilla-js\u002F)\n- [Chat JS Vanilla Hosted Example](examples\u002Fchat-vanilla-js-hosted\u002F)\n- [Chat Python Example](examples\u002Fchat-py\u002F)\n","\u003Ch1 align=\"center\" >\n🧠 Motorhead（已弃用）\n\u003C\u002Fh1>\n\u003Ch2>该项目已不再提供支持。\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead?style=flat&label=license&logo=github&color=4f46e5&logoColor=fff\" alt=\"许可证\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FMetal_io\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fmetal-message?style=flat&logo=twitter&color=4f46e5&logoColor=#4f46e5\" alt=\"Metal\" style=\"margin-right:3px\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FGHY3Y8tU3J\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fdcbadge.vercel.app\u002Fapi\u002Fserver\u002FGHY3Y8tU3J?compact=true&style=flat\" alt=\"许可证\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\nMotorhead 是一个用于大语言模型的记忆与信息检索服务器。\n\n[![在 Railway 上部署](https:\u002F\u002Frailway.app\u002Fbutton.svg)](https:\u002F\u002Frailway.app\u002Ftemplate\u002FbmO_uf?referralCode=5NirXf)\n\n## 为什么使用 Motorhead？\n\n在使用大语言模型构建聊天应用时，记忆管理往往需要从头开发。Motorhead 是一个专门为此设计的服务器，它提供了三个简单的 API：\n\n- GET `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fmemory` 返回最多 `MAX_WINDOW_SIZE` 条消息。\n```json\n{\n    \"messages\": [\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"电子音乐和萨尔萨舞是两种截然不同的音乐类型，人们跳这两种舞的方式也大不相同。\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"Human\",\n            \"content\": \"那它和萨尔萨舞相比如何呢？\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"电子音乐是一个涵盖多种风格的广泛流派，因此并没有一种‘正确’的跳舞方式。\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"Human\",\n            \"content\": \"那电子音乐该怎么跳呢？\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"哥伦比亚拥有充满活力的电子音乐场景，许多才华横溢的DJ和制作人已经获得了国际认可。\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"Human\",\n            \"content\": \"哥伦比亚有哪些著名的DJ呢？\"\n        },\n        {\n            \"role\": \"AI\",\n            \"content\": \"Baum俱乐部于2014年开业，很快就成为波哥大最受欢迎的电子音乐俱乐部之一。\"\n        }\n    ],\n    \"context\": \"本次对话涵盖了波哥大电子音乐俱乐部、该市热门旅游景点以及哥伦比亚的基本情况等内容。AI提到了诸如Baum和Video Club等知名电子音乐俱乐部，还有在波哥大举办的电子音乐节。此外，AI还推荐了拉坎德拉里亚区、蒙塞拉特山和锡帕基拉盐教堂等旅游景点，并介绍了哥伦比亚多元的文化、地貌及野生动物等信息。\",\n    \"tokens\": 744 \u002F\u002F 用于增量摘要的token数量\n}\n```\n\n- POST `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fmemory` - 向 Motorhead 发送消息数组以进行存储。\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002F${SESSION_ID}\u002Fmemory' \\\n--header 'Content-Type: application\u002Fjson' \\\n--data '{\n    \"messages\": [{ \"role\": \"Human\", \"content\": \"ping\" }, { \"role\": \"AI\", \"content\": \"pong\" }]\n}'\n```\n\n存储消息时可以使用现有的或新的 `SESSION_ID`，如果会话尚不存在，则会自动创建。\n\n可选地，如果需要从其他数据存储加载上下文，也可以一并发送 `context`。\n\n- DELETE `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fmemory` - 删除该会话的消息列表。\n\n为便于大语言模型跟踪对话，设置了最大窗口大小。一旦达到此限制，Motorhead 将处理其中的一半消息并生成摘要。随着消息数量的增加，后续的摘要将以增量方式进行更新。\n\n- POST `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fretrieval` - 使用向量相似性搜索（VSS）按文本查询进行检索。\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002F${SESSION_ID}\u002Fretrieval' \\\n--header 'Content-Type: application\u002Fjson' \\\n--data '{\n    \"text\": \"将军们如黑弥撒中的女巫般集结成群\"\n}'\n\n```\n\n搜索会根据提供的会话ID自动进行分段（过滤）。\n\n## 配置\n\n- `MOTORHEAD_MAX_WINDOW_SIZE`（默认：12）- 服务器返回的最大消息数。当达到此数量时，系统会触发任务将其减半。\n- `MOTORHEAD_LONG_TERM_MEMORY`（默认：false）- 启用基于 Redisearch VSS 的长期记忆功能。\n- `MOTORHEAD_MODEL`（默认：gpt-3.5-turbo）- 用于执行增量摘要的大语言模型。请使用 `gpt-3.5-turbo` 或 `gpt-4`，否则可能会出现异常情况。\n- `PORT`（默认：8000）- Motorhead 服务器端口。\n- `OPENAI_API_KEY` - 您的 OpenAI API 密钥，用于连接 OpenAI。\n- `REDIS_URL`（必填）- 连接 Redis 的 URL。\n- `OPENAI_API_BASE`（默认：https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1）- OpenAI API 的基础 URL。\n\n### Azure 部署\n\nAzure 部署还需要以下环境变量：\n- `AZURE_DEPLOYMENT_ID`\n- `AZURE_DEPLOYMENT_ID_ADA`\n- `AZURE_API_BASE`\n- `AZURE_API_KEY`\n\n## 如何运行\n\n使用 docker-compose：\n```bash\ndocker-compose build && docker-compose up\n```\n\n或者您可以直接使用镜像 `docker pull ghcr.io\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead:latest`：\n```bash\ndocker run --name motorhead -p 8080:8080 -e PORT=8080 -e REDIS_URL='redis:\u002F\u002Fredis:6379' -d ghcr.io\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead:latest\n```\n\n## 示例\n\n- [Chat JS 示例](examples\u002Fchat-js\u002F)\n- [Chat JS 原生示例](examples\u002Fchat-vanilla-js\u002F)\n- [Chat JS 原生托管示例](examples\u002Fchat-vanilla-js-hosted\u002F)\n- [Chat Python 示例](examples\u002Fchat-py\u002F)","# Motorhead 快速上手指南\n\n> **⚠️ 重要提示**：本项目（Motorhead）已标记为 **DEPRECATED（弃用）**，官方不再提供维护支持。本文档仅作为历史参考或学习 LLM 记忆管理机制之用，生产环境请谨慎评估风险。\n\nMotorhead 是一个专为大语言模型（LLM）设计的记忆与信息检索服务器，旨在简化聊天应用中的上下文记忆管理。\n\n## 环境准备\n\n在部署前，请确保满足以下系统要求和前置依赖：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (需安装 Docker)\n*   **核心依赖**：\n    *   **Docker & Docker Compose**：推荐使用的运行环境。\n    *   **Redis**：Motorhead 必须连接 Redis 实例来存储数据。\n    *   **OpenAI API Key**：用于执行增量摘要总结（若使用 Azure 部署则需 Azure 相关凭证）。\n*   **网络要求**：能够访问 `ghcr.io` (GitHub Container Registry) 拉取镜像，以及访问 OpenAI API 服务。\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 Docker 进行快速部署。你可以选择 `docker-compose` 或直接使用 `docker run` 命令。\n\n### 方式一：使用 Docker Compose（推荐）\n\n如果你克隆了源代码仓库，可以直接在项目根目录运行：\n\n```bash\ndocker-compose build && docker-compose up\n```\n\n### 方式二：直接使用 Docker 命令\n\n如果你只想快速启动一个实例，可以使用以下命令。请确保将 `\u003CYOUR_REDIS_URL>` 替换为你实际的 Redis 连接地址，并将 `\u003CYOUR_OPENAI_API_KEY>` 替换为你的密钥。\n\n```bash\ndocker run --name motorhead \\\n  -p 8080:8080 \\\n  -e PORT=8080 \\\n  -e REDIS_URL='redis:\u002F\u002F\u003CYOUR_REDIS_URL>:6379' \\\n  -e OPENAI_API_KEY='\u003CYOUR_OPENAI_API_KEY>' \\\n  -d ghcr.io\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead:latest\n```\n\n**关键环境变量配置说明：**\n\n| 变量名 | 默认值\u002F必填 | 说明 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| `REDIS_URL` | **必填** | Redis 连接地址 (例如: `redis:\u002F\u002Flocalhost:6379`) |\n| `OPENAI_API_KEY` | **必填** | 你的 OpenAI API 密钥 |\n| `PORT` | 8000 | 服务监听端口 |\n| `MOTORHEAD_MAX_WINDOW_SIZE` | 12 | LLM 保留的最大消息数量，超出后将触发摘要 |\n| `MOTORHEAD_MODEL` | gpt-3.5-turbo | 用于摘要的模型 (支持 `gpt-3.5-turbo` 或 `gpt-4`) |\n| `MOTORHEAD_LONG_TERM_MEMORY` | false | 是否启用基于 Redisearch VSS 的长期记忆 |\n\n*注：若使用 Azure OpenAI 部署，还需额外配置 `AZURE_DEPLOYMENT_ID`, `AZURE_API_BASE` 等变量。*\n\n## 基本使用\n\n启动成功后，Motorhead 将在指定端口（默认 8080）提供 HTTP API。以下是三个核心接口的使用方法。\n\n### 1. 存储对话记忆 (POST)\n\n向特定会话 ID 发送消息数组。如果会话 ID 不存在，系统将自动创建新会话。\n\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002Ftest-session-001\u002Fmemory' \\\n--header 'Content-Type: application\u002Fjson' \\\n--data '{\n    \"messages\": [\n        { \"role\": \"Human\", \"content\": \"你好，介绍一下电子音乐。\" }, \n        { \"role\": \"AI\", \"content\": \"电子音乐是一种主要使用电子乐器和电子技术制作的音乐流派。\" }\n    ]\n}'\n```\n\n### 2. 获取当前上下文 (GET)\n\n获取指定会话的记忆内容。系统会自动返回最近 `MAX_WINDOW_SIZE` 条消息，并包含由 AI 生成的上下文摘要（Context）和 Token 统计。\n\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002Ftest-session-001\u002Fmemory'\n```\n\n**返回示例：**\n```json\n{\n    \"messages\": [\n        { \"role\": \"Human\", \"content\": \"你好，介绍一下电子音乐。\" },\n        { \"role\": \"AI\", \"content\": \"电子音乐是一种主要使用电子乐器和电子技术制作的音乐流派。\" }\n    ],\n    \"context\": \"用户询问了关于电子音乐的基本定义，AI 进行了简要介绍。\",\n    \"tokens\": 45\n}\n```\n\n### 3. 语义检索 (POST) - *需开启长期记忆*\n\n如果启用了 `MOTORHEAD_LONG_TERM_MEMORY`，可以通过文本查询在该会话的历史记录中进行向量搜索。\n\n```bash\ncurl --location 'localhost:8080\u002Fsessions\u002Ftest-session-001\u002Fretrieval' \\\n--header 'Content-Type: application\u002Fjson' \\\n--data '{\n    \"text\": \"之前提到的音乐流派有什么特点？\"\n}'\n```\n\n### 4. 清除会话记忆 (DELETE)\n\n删除指定会话的所有消息记录。\n\n```bash\ncurl --request DELETE 'localhost:8080\u002Fsessions\u002Ftest-session-001\u002Fmemory'\n```\n\n---\n*更多代码示例（JavaScript\u002FPython）可参考原仓库 `examples\u002F` 目录。*","某初创团队正在开发一款基于大模型的“个人旅行规划助手”，需要让 AI 在长达数周的对话中记住用户的偏好、预算及已讨论过的景点。\n\n### 没有 motorhead 时\n- 开发者需重复编写复杂的会话状态管理代码，每次启动新对话都要重新构建记忆逻辑。\n- 随着对话轮数增加，上下文窗口迅速爆满，早期关键信息（如用户指定的“不吃辣”）被强制截断丢失。\n- 缺乏自动摘要机制，长对话导致 Token 消耗激增，推理成本高昂且响应速度变慢。\n- 无法通过语义搜索历史对话，当用户问“我上次说想去哪个城市？”时，AI 只能基于当前有限窗口瞎猜。\n\n### 使用 motorhead 后\n- 直接调用 Motorhead 的简单 API 即可自动创建和管理会话，无需从零构建记忆服务器。\n- 内置滑动窗口与增量摘要功能，自动将旧对话压缩为精炼上下文，既保留核心记忆又控制 Token 用量。\n- 利用向量语义搜索（VSS）接口，AI 能精准检索历史细节，准确回答关于过往偏好的追问。\n- 支持按需加载外部上下文，轻松整合用户档案或第三方数据，增强回答的个性化程度。\n\nMotorhead 将繁琐的记忆工程转化为标准化服务，让开发者能专注于提升 AI 的对话智能而非底层数据存储。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgetmetal_motorhead_c790333c.png","getmetal","Metal","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fgetmetal_bfa7b54d.png","",null,"https:\u002F\u002Fmetal.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal",[80,84],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Rust","#dea584",97.8,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Dockerfile","#384d54",2.2,911,86,"2026-04-01T01:40:47","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":95,"python":93,"dependencies":96},"该项目已弃用（DEPRECATED），不再提供维护支持。主要通过 Docker 容器运行，无需本地安装 Python 环境。必须配置 Redis 数据库（用于存储消息和长期记忆）以及 OpenAI API 密钥。若使用 Azure 部署，需额外配置 Azure 相关环境变量。默认端口为 8080。",[97,98,99,100],"Redis (含 RediSearch 模块)","OpenAI API","Docker","Docker Compose",[14,35],[103,104,105,106,107,108],"machine-learning","ml","mlops","rust","llmops","llms","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T18:32:46.254547",[112,117,122,127,132,137,142],{"id":113,"question_zh":114,"answer_zh":115,"source_url":116},22713,"Motorhead 支持在 ARM64 架构（如 M1\u002FM2 Mac）上运行吗？","支持。用户可以直接在 M1\u002FM2 Mac 或 Ubuntu ARM64 VM 上运行 Docker 容器，无需重新构建镜像。可以使用以下 docker-compose 配置：\n\nversion: '3'\nservices:\n  motorhead:\n    image: ghcr.io\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead:v1.0.1\n    ports:\n      - '8080:8080'\n    links:\n      - redis\n    environment:\n      PORT: 8080\n      MOTORHEAD_LONG_TERM_MEMORY: 'true'\n      REDIS_URL: 'redis:\u002F\u002Fredis:6379'\n    env_file:\n      - .env\n\n  redis:\n    image: redis\u002Fredis-stack-server:latest\n    ports:\n      - '6379:6379'","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F44",{"id":118,"question_zh":119,"answer_zh":120,"source_url":121},22714,"启动时遇到 'can't connect with TLS' 或 'Redis URL did not parse' 错误怎么办？","这通常是因为 Redis URL 配置不正确或未正确解析。请检查环境变量中的 REDIS_URL 格式是否正确（例如：redis:\u002F\u002Fredis:6379）。如果使用了 TLS，需要确保相关功能已启用。建议通过 Discord 联系维护者获取实时帮助，并确认 Redis 服务是否正常运行且地址可访问。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F39",{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},22715,"为什么文档说长期记忆（Long-term Memory）不支持 Azure 部署？","之前的说明可能具有误导性。长期记忆功能依赖于 Redis 的 RediSearch VSS 模块来存储聊天历史。只要您的 Azure Redis 实例启用了 RediSearch 功能，该功能即可使用。此外，代码已更新以支持通过设置 AZURE_DEPLOYMENT_ID_ADA 环境变量来生成 Azure 嵌入，修复了相关问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F78",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},22716,"如何配置 Motorhead 以使用自定义的 OpenAI API 地址（base_url）？","Motorhead 底层使用 async-openai 客户端，支持设置 api_base。您可以通过设置环境变量来覆盖默认的 API 基础地址，从而连接到本地部署或其他兼容 OpenAI 接口的服务。社区已提交相关 PR 以更好地支持此功能，允许通过环境变量直接配置 custom embedding 和 base_url。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F100",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},22717,"启动时报错 'RediSearch index error: Unknown: index name' 如何解决？","这是由于 RediSearch 返回的错误消息大小写不一致导致的（预期 'Index name' 但收到 'index name'）。该问题已在后续版本中修复。如果您遇到此问题，请升级到最新版本（如 v2.0.3 或更高），维护者已发布补丁解决了这个初始化失败的问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F68",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},22718,"消息摘要的顺序错了（最新的消息被当作最早的），导致总结内容不符合逻辑，怎么修复？","这是一个已知问题，消息在传递给摘要器时顺序颠倒。维护者已确认并修复了该问题。如果您使用的是旧版本，临时解决方法是在从 Redis 检索消息后（在 memory.rs 和 reducer.rs 中）手动反转消息列表顺序。建议升级到最新修复版本以获得正确的对话流处理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F23",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},22719,"设置了 OPENAI_API_BASE 环境变量后，Motorhead 仍然连接到官方 OpenAI 服务器而不是自定义地址？","这可能是由于 models.rs 中的逻辑判断问题，导致即使设置了 OPENAI_API_BASE，程序仍默认连接官方服务器。虽然有过尝试修复的 PR，但需确认逻辑是否正确执行。请确保没有同时设置冲突的 Azure 环境变量，并检查代码逻辑是否在非 Azure 模式下正确读取并应用了 OPENAI_API_BASE。建议查看最新的代码提交或 Issue 讨论以获取最终修复方案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fissues\u002F108",[148,153,158,163,168,173,178,183,188,193,198,203,208,213,218,223,228,233],{"id":149,"version":150,"summary_zh":151,"released_at":152},136403,"v3.0.2","## 变更内容\n* 在 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中，由 @dependabot 将 aiohttp 从 3.8.5 升级至 3.8.6，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F99\n* 在 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中，由 @dependabot 将 langchain 从 0.0.325 升级至 0.0.329，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F96\n* 在 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中，由 @dependabot 将 aiohttp 从 3.8.6 升级至 3.9.0，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F101\n* 由 @Czechh 添加 `OPENAI_API_BASE` 配置，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F104\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv3.0.1...v3.0.2","2023-12-19T03:18:22",{"id":154,"version":155,"summary_zh":156,"released_at":157},136404,"v3.0.1","## 变更内容\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F98 中修复了 README 文件\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv3.0.0...v3.0.1","2023-11-14T14:47:03",{"id":159,"version":160,"summary_zh":161,"released_at":162},136405,"v3.0.1rc1","## 变更内容\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F98 中修复了 README 文件\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv3.0.0...v3.0.1rc1","2023-11-14T14:44:09",{"id":164,"version":165,"summary_zh":166,"released_at":167},136406,"v3.0.0","## 破坏性变更\n* `session` 由 `TEXT` 改为 `TAG`。这将改变数据在 Redisearch 中的索引方式。\n\n** 如果您已有已索引的数据，可以通过删除索引并重启服务器来重新索引。命令为：`FT.DROPINDEX motorhead`。请勿使用 DD 选项保留数据并在服务器重启后重新索引。**\n\n## 变更内容\n* 将 `apt-get` 移至 Dockerfile 的顶部，以提高缓存效率，由 @jacobwgillespie 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F76 中完成。\n* 修正 chat-vanilla-js-hosted\u002FREADME.md 中的一个拼写错误，由 @felixonmars 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F80 中完成。\n* 将 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中的 urllib3 从 1.26.15 升级到 1.26.17，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F81 中完成。\n* 配置 Sweep，由 @sweep-ai 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F84 中完成。\n* 将 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中的 urllib3 从 1.26.17 升级到 1.26.18，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F88 中完成。\n* 将 \u002Fexamples\u002Fchat-js 中的 zod 从 3.21.4 升级到 3.22.4，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F89 中完成。\n* 将 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中的 certifi 从 2022.12.7 升级到 2023.7.22，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F66 中完成。\n* 将 rustls-webpki 从 0.100.1 升级到 0.100.2，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F70 中完成。\n* 将 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中的 langchain 从 0.0.152 升级到 0.0.312，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F87 中完成。\n* 更新软件包，由 @softboyjimbo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F90 中完成。\n* 将 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中的 langchain 从 0.0.312 升级到 0.0.325，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F92 中完成。\n* 升级 \u002Fexamples\u002Fchat-vanilla-js 中的 axios 和 openai，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F94 中完成。\n* 升级 \u002Fexamples\u002Fchat-vanilla-js-hosted 中的 axios 和 openai，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F95 中完成。\n* 升级 \u002Fexamples\u002Fchat-js 中的 axios 和 langchain，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F93 中完成。\n* 处理 Azure 长期记忆及 session 标签修复，由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F97 中完成。\n\n## 新贡献者\n* @jacobwgillespie 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F76 中完成了首次贡献。\n* @felixonmars 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F80 中完成了首次贡献。\n* @sweep-ai 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F84 中完成了首次贡献。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.4...v3.0.0","2023-11-14T14:15:00",{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},136407,"v2.0.4","## 变更内容\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F72 中更新了 docker\u002Fsetup-buildx-action@v2.9.1\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F73 中尝试使用 `ENV CARGO_NET_GIT_FETCH_WITH_CLI=true`\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F74 中修复 Docker 镜像构建（第二次尝试）\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F75 中尝试使用 depot 进行构建\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.3...v2.0.4","2023-08-23T21:20:09",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},136408,"v2.0.4rc3","## 变更内容\n* 尝试使用仓库进行构建，由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F75 中提出。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.4rc2...v2.0.4rc3","2023-08-23T21:03:26",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},136409,"v2.0.4rc2","## 变更内容\n* 修复 Docker 镜像构建问题，第二次尝试，由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F74 中完成。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.4rc1...v2.0.4rc2","2023-08-23T19:32:12",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},136410,"v2.0.4rc1","## 变更内容\n* 尝试使用 `ENV CARGO_NET_GIT_FETCH_WITH_CLI=true`，由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F73 中提出。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.3rc1...v2.0.4rc1","2023-08-23T18:49:04",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},136411,"v2.0.3rc1","## 变更内容\n* 由 @Czechh 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F72 中更新了 docker\u002Fsetup-buildx-action@v2.9.1\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.3...v2.0.3rc1","2023-08-23T18:30:21",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},136412,"v2.0.3","## 变更内容\n* 在 \u002Fexamples\u002Fchat-py 中，由 @dependabot 将 aiohttp 从 3.8.4 升级至 3.8.5，详情见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F65\n* 由 @andrewkdouglas 改进了对 RediSearch “unknown: 索引名” 错误的处理，详情见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F69 @andrewkdouglas 感谢您的贡献！\n\n## 新贡献者\n* @andrewkdouglas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F69 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fcompare\u002Fv2.0.2...v2.0.3","2023-08-23T15:29:34",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},136413,"v2.0.2","# Release v2.0.2\r\n\r\n- Support Azure endpoints.\r\n- Build ARM and AMD images.","2023-07-16T15:36:09",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},136414,"v2.0.1","- https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F58 Namespace your sessions to support multi-tenant functionality\r\n","2023-05-16T21:25:11",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},136415,"v2.0.0","# **Breaking Change: GET \u002Fsessions** (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetmetal\u002Fmotorhead\u002Fpull\u002F54)\r\nThis adds a paginated `\u002Fsessions` endpoint which can retrieve all sessions\r\n\r\n## Redis Key Namespacing Change\r\n**Session ID: ** 123\r\n\r\nSessions\r\n**Before: ** 123\r\n**After: ** session:123\r\n\r\nContexts\r\n**Before: ** 123_context\r\n**After: ** context:123\r\n\r\nTokens\r\n**Before: ** 123_tokens\r\n**After: ** tokens:123","2023-05-16T14:29:38",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},136416,"v1.0.2","# `Release v1.0.2`\r\n\r\n- Fixes token limit issue in incremental summarization. \r\n- New env variable `MOTORHEAD_MODEL` - `gpt-3.5-turbo` or `gpt-4` - This is the model used for the incremental summarization flow.","2023-04-29T21:31:11",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},136417,"v1.0.1","`Release v1.0.1`\r\n\r\n- Updates port environmental variable from `MOTORHEAD_PORT` to `PORT`","2023-04-27T00:48:51",{"id":224,"version":225,"summary_zh":226,"released_at":227},136418,"v1.0.0","# Release v1.0.0\r\n\r\n- Adds Redisearch as vector store for long term memory.\r\n- Adds `\u002Fsessions\u002F:id\u002Fretrieval` endpoint to query long term memory.\r\n- Adds `MOTORHEAD_LONG_TERM_MEMORY` environmental variable to configure this feature.","2023-04-20T05:48:42",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},136419,"v0.0.2","# Release `v0.0.2`\r\n\r\n- Fixes docker image trigger. On release create we build and publish(?) the docker image.","2023-04-18T06:20:23",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},136420,"v0.0.1","# Release `v0.0.1`\r\n\r\nInitial release.","2023-04-18T06:14:16"]