LLM 메모리 시스템을 구현하는 5가지 방법

대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구축할 때 메모리 시스템은 대화 맥락 관리, 장기 정보 저장 및 의미 이해를 향상시키는 핵심 기술 중 하나입니다. 효율적인 메모리 시스템은 모델이 긴 대화에서 일관성을 유지하고, 핵심 정보를 추출하며, 과거 대화를 검색할 수 있는 기능까지 갖추고 있어 더욱 스마트하고 인간적인 상호 작용 경험을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 다음은 LLM 메모리 시스템을 구현하는 5가지 방법입니다!

1. 벡터 메모리 이 메모리 시스템은 OpenAI의 임베딩 기술을 사용하여 메시지를 벡터 표현으로 변환하고 대화의 기록을 통해 의미 검색을 가능하게 합니다.
2. 요약 메모리 이 메모리 시스템은 대화 세그먼트의 간결한 요약을 생성하여 문맥의 무결성을 유지하면서 메모리 사용량을 줄입니다.
3. 타임 윈도우 메모리 이 메모리 시스템은 시간과 중요도에 따라 이중 저장 방식을 사용하여 최근 뉴스와 중요한 장기 기억을 결합합니다.
4. 키워드 메모리 메모리 시스템은 자연어 처리 기술을 사용하여 API를 호출하지 않고도 키워드 매칭을 기반으로 메모리를 색인하고 검색할 수 있습니다.
5. 계층적 메모리 즉각적인 맥락, 단기 요약, 장기 임베디드 메모리가 결합된 3계층 구조의 가장 복잡한 메모리 시스템입니다.