Cinco formas de implantar el sistema de memoria LLM

A la hora de crear aplicaciones LLM (Large Language Model), el sistema de memoria es una de las tecnologías clave para mejorar la gestión del contexto de diálogo, el almacenamiento de información a largo plazo y la comprensión semántica. Un sistema de memoria eficiente puede ayudar al modelo a mantener la coherencia en conversaciones largas, extraer información clave e incluso tener la capacidad de recuperar conversaciones históricas, lo que conduce a una experiencia de interacción más inteligente y humana. A continuación se presentan cinco formas de implementar un sistema de memoria LLM.

1. Memoria vectorial Este sistema de memoria utiliza la tecnología de incrustación de OpenAI para transformar los mensajes en representaciones vectoriales y permite la búsqueda semántica a través del historial de una conversación.
2. Memoria de resumen Este sistema de memoria reduce el uso de memoria manteniendo la integridad contextual mediante la creación de resúmenes concisos de los segmentos de diálogo.
3. Memoria de ventana temporal Este sistema de memoria combina noticias recientes y recuerdos importantes a largo plazo mediante un método de almacenamiento dual basado en el tiempo y la importancia.
4. Memoria por palabras clave El sistema de memoria utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural para indexar y recuperar memorias basándose en la coincidencia de palabras clave sin necesidad de llamar a una API.
5. Memoria jerárquica Se trata del sistema de memoria más complejo, con una estructura de tres capas que combina el contexto inmediato, el resumen a corto plazo y la memoria incorporada a largo plazo.