Editing Openai/691c325a-b61c-8003-b613-87e7ee20e0bf (section)

=== ต่อไปนี้เป็น cheat-sheet ตั้งค่าขั้นต่ำที่ทำงานได้ — ผมใส่ลิงก์ของ A (โพสต์ JP Hwang) และ B (repo ตัวอย่าง) เอาไว้ในข้อที่เกี่ยวข้องเพื่อให้คลิกตรวจสอบต่อได้ ===

==== - A — JP Hwang — LinkedIn post (experiment: agentic memory layer with Weaviate). LinkedIn<ref>{{cite web|title=LinkedIn|url=https://www.linkedin.com/posts/jphwang_i-tried-building-an-agentic-memory-layer-activity-7395784323339243520-p4XB|publisher=linkedin.com|access-date=2025-11-19}}</ref> ====
* B — Repo / projects ที่เป็นตัวอย่าง memory-layer: - Mem0 (Universal memory layer) — GitHub: mem0ai/mem0. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/mem0ai/mem0|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref> - memlayer (plug-and-play memory layer) — GitHub: divagr18/memlayer. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/divagr18/memlayer|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref> - JP Hwang’s GitHub (profile / examples): databyjp. (อาจมีตัวอย่าง Weaviate/recipes). GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/databyjp|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref>

==== ### ====
* ติดตั้ง/รัน Weaviate (local/docker หรือ Weaviate Cloud). ตัวอย่าง Docker Compose ใน docs. แนะนำเวอร์ชันล่าสุดและ schema ที่มี fields: text, summary, embedding (Weaviate เก็บ embedding ให้โดยตรง), user_id, tags, importance, timestamp. ดูเอกสารตัวอย่าง Weaviate. docs.weaviate.io<ref>{{cite web|title=docs.weaviate.io|url=https://docs.weaviate.io/integrations/llm-agent-frameworks/mem0|publisher=docs.weaviate.io|access-date=2025-11-19}}</ref>

===== - เลือก model: Weaviate built-in encoders (บางเวอร์ชัน) หรือ external (OpenAI embeddings / other). ต้องตั้งค่า encoder หรือส่ง embedding เข้า Weaviate ด้วย client. แนะนำทดสอบหลาย model เพื่อหา tradeoff speed/quality. docs.weaviate.io<ref>{{cite web|title=docs.weaviate.io|url=https://docs.weaviate.io/weaviate/best-practices/code-generation|publisher=docs.weaviate.io|access-date=2025-11-19}}</ref> =====

===== - mem0: clone / อ่าน README เพื่อ setup (SDK, DB adapters — Weaviate supported). mem0 ออกแบบเป็น memory service ที่ให้ CRUD + retrieval + policy. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/mem0ai/mem0|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref> =====
* หรือใช้ memlayer เป็นตัวแพ็กเกจสำเร็จรูปที่ให้ API plug-and-play. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/divagr18/memlayer|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref>

===== - หากต้องการ integration กับ Claude Desktop/Code ให้ทำเป็น MCP-compatible endpoint (Model Context Protocol) ที่รับ read / write จาก tool calls — ชุมชนทดลองการแชร์ long-term memory ผ่าน MCP. Reddit<ref>{{cite web|title=Reddit|url=https://www.reddit.com/r/claude/comments/1owx8ry/testing_a_shared_longterm_memory_layer_for_claude/|publisher=reddit.com|access-date=2025-11-19}}</ref> =====
* ถ้า Claude ไม่ได้เปิด public API สำหรับ MCP ที่คุณใช้ ให้เชื่อมผ่าน middleware/adapter ที่รับ webhook/calls จาก agent และแปลงเป็น calls ไปที่ mem0/weaviate.

===== - เขียน logic สำหรับ: what → store, when → summarize, how → rank/retrieve, how long → retention, who → ACL. ตัวอย่าง: store user preferences แยกจาก conversation snippets; สรุป weekly/after-N-chats. =====

===== - เมื่อ memory objects เกินขีด ให้เรียก LLM เพื่อสรุปเป็น compact memory (summary object) แล้ว merge/replace older objects. =====

==== : ====

<syntaxhighlight lang="python"># prerequisites: pip install weaviate-client sentence-transformers
import weaviate
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from datetime import datetime

=== 1) connect weaviate ===
client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

=== 2) choose encoder ===
encoder = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")  # replace with chosen model

def store_memory(user_id: str, text: str, tags=None, importance=1):
    embedding = encoder.encode(text).tolist()
    obj = {
        "text": text,
        "summary": None,
        "user_id": user_id,
        "tags": tags or [],
        "importance": importance,
        "timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
    }
    client.data_object.create(obj, "Memory", vector=embedding)

def query_memory(query_text: str, top_k=5, filters=None):
    q_emb = encoder.encode(query_text).tolist()
    res = client.query.get("Memory", ["text", "summary", "user_id", "importance", "_additional { id distance }"]) \
        .with_near_vector({"vector": q_emb}) \
        .with_limit(top_k) \
        .do()
    return res

=== Example usage ===
store_memory("user123", "User likes monthly budgets and prefers email updates.")
hits = query_memory("user preference for updates", top_k=3)
print(hits)

</syntaxhighlight>

หมายเหตุ: ถ้าใช้ mem0 หรือ memlayer ให้ดู README ใน repo เหล่านั้นเพื่อ API/SDK calls ที่เหมาะสม — mem0 มักจะมี helper สำหรับ extract/store/retrieval ที่รวม summarization และ metadata management. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/mem0ai/mem0|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref>

==== 1. Setup Weaviate (Docker/Cloud) + schema for Memory class. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/weaviate/weaviate-examples|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref> ====
# เลือก embedding & test recall quality (semantic search). docs.weaviate.io<ref>{{cite web|title=docs.weaviate.io|url=https://docs.weaviate.io/weaviate/best-practices/code-generation|publisher=docs.weaviate.io|access-date=2025-11-19}}</ref>
# ติดตั้ง mem0 / memlayer (หรือ implement memory API) — ทดสอบ CRUD + retrieval. GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/mem0ai/mem0|publisher=github.com|access-date=2025-11-19}}</ref>
# Connect Agent (Claude) — ผ่าน MCP adapter / middleware; implement read-before-response hook and write-after-response hook. (ชุมชนมีตัวอย่าง testing MCP + shared memory). Reddit<ref>{{cite web|title=Reddit|url=https://www.reddit.com/r/claude/comments/1owx8ry/testing_a_shared_longterm_memory_layer_for_claude/|publisher=reddit.com|access-date=2025-11-19}}</ref>
# Policy: privacy, retention, summarization frequency, cost monitoring.
# Monitoring: query latency, memory growth, relevance metrics.

==== - Quality of embeddings สำคัญ — ทดสอบหลายโมเดลและ tuning (Weaviate มีคู่มือเลือก embedding). weaviate.io<ref>{{cite web|title=weaviate.io|url=https://weaviate.io/blog/how-to-choose-an-embedding-model|publisher=weaviate.io|access-date=2025-11-19}}</ref> ====
* Avoid hallucination from memory — ระบุ source + timestamp ให้ชัดเมื่อนำ memory มาใช้ใน prompt.
* Retention / GDPR / privacy — กำหนดวิธีลบ/export memory ตามข้อกฎหมาย/นโยบาย.
* Summarize aggressively เพื่อลด token and noise.
* Shared memory & MCP — ดี แต่ต้องระวัง concurrency, race conditions, และการอนุญาตเข้าถึง (ACL). Reddit<ref>{{cite web|title=Reddit|url=https://www.reddit.com/r/claude/comments/1owx8ry/testing_a_shared_longterm_memory_layer_for_claude/|publisher=reddit.com|access-date=2025-11-19}}</ref>