Fünf Möglichkeiten zur Implementierung des LLM-Speichersystems

Beim Aufbau von Large Language Model (LLM)-Anwendungen ist das Speichersystem eine der Schlüsseltechnologien zur Verbesserung des Dialogkontextmanagements, der langfristigen Informationsspeicherung und des semantischen Verständnisses. Ein effizientes Speichersystem kann dem Modell helfen, die Konsistenz über lange Gespräche hinweg aufrechtzuerhalten, Schlüsselinformationen zu extrahieren und sogar die Fähigkeit zu haben, historische Gespräche abzurufen, was zu einer intelligenteren und menschlicheren Interaktionserfahrung führt. Im Folgenden finden Sie fünf Möglichkeiten zur Implementierung eines LLM-Speichersystems!

1. Vektorspeicher Dieses Speichersystem nutzt die Einbettungstechnologie von OpenAI, um Nachrichten in Vektordarstellungen umzuwandeln, und ermöglicht eine semantische Suche durch den Verlauf einer Unterhaltung.
2. Zusammenfassungsspeicher Dieses Speichersystem reduziert den Speicherverbrauch bei gleichzeitiger Wahrung der kontextuellen Integrität, indem es prägnante Zusammenfassungen von Dialogsegmenten erstellt.
3. Zeitfensterspeicher Dieses Speichersystem kombiniert aktuelle Nachrichten und wichtige Langzeitgedächtnisse mit einer doppelten Speichermethode, die auf Zeit und Bedeutung basiert.
4. Stichwortspeicher Das Speichersystem verwendet Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Speicher auf der Grundlage von Schlüsselwortübereinstimmungen zu indizieren und abzurufen, ohne eine API aufzurufen.
5. Hierarchisches Gedächtnis Dies ist das komplexeste Gedächtnissystem mit einer dreischichtigen Struktur, die unmittelbaren Kontext, Kurzzeitzusammenfassung und eingebettetes Langzeitgedächtnis kombiniert.