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

==== ### ====
* 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. =====