Cinq façons de mettre en œuvre le système de mémoire LLM

Lors de la création d'applications de modèle de langage étendu (LLM), le système de mémoire est l'une des technologies clés pour améliorer la gestion du contexte du dialogue, le stockage d'informations à long terme et la compréhension sémantique. Un système de mémoire efficace peut aider le modèle à maintenir la cohérence sur de longues conversations, à extraire des informations clés et même à retrouver des conversations historiques, ce qui permet une expérience d'interaction plus intelligente et plus humaine. Voici cinq façons de mettre en œuvre un système de mémoire LLM !

1. Mémoire vectorielle Ce système de mémoire utilise la technologie d'intégration d'OpenAI pour transformer les messages en représentations vectorielles et permet une recherche sémantique dans l'historique d'une conversation.
2. Mémoire de résumé Ce système de mémoire réduit l'utilisation de la mémoire tout en maintenant l'intégrité contextuelle en créant des résumés concis des segments de dialogue.
3. Mémoire à fenêtre temporelle Ce système de mémoire combine les nouvelles récentes et les souvenirs importants à long terme en utilisant une double méthode de stockage basée sur le temps et l'importance.
4. Mémoire par mots-clés Le système de mémoire utilise des techniques de traitement du langage naturel pour indexer et récupérer des mémoires sur la base d'une correspondance de mots-clés sans faire appel à une API.
5. Mémoire hiérarchique Il s'agit du système de mémoire le plus complexe, avec une structure à trois niveaux qui combine le contexte immédiat, le résumé à court terme et la mémoire intégrée à long terme.