Cinco maneiras de implementar o sistema de memória do LLM

Ao criar aplicativos de Modelo de Linguagem Grande (LLM), o sistema de memória é uma das principais tecnologias para aprimorar o gerenciamento do contexto do diálogo, o armazenamento de informações de longo prazo e a compreensão semântica. Um sistema de memória eficiente pode ajudar o modelo a manter a consistência durante longas conversas, extrair informações importantes e até mesmo ter a capacidade de recuperar conversas históricas, levando a uma experiência de interação mais inteligente e humana. Veja a seguir cinco maneiras de implementar um sistema de memória LLM!

1. Memória vetorial Esse sistema de memória usa a tecnologia de incorporação da OpenAI para transformar mensagens em representações vetoriais e permite a pesquisa semântica no histórico de uma conversa.
2. Memória de resumo Esse sistema de memória reduz o uso da memória e, ao mesmo tempo, mantém a integridade contextual, criando resumos concisos dos segmentos de diálogo.
3. Memória de janela de tempo Esse sistema de memória combina notícias recentes e memórias importantes de longo prazo usando um método de armazenamento duplo baseado no tempo e na importância.
4. Memória de palavras-chave O sistema de memória usa técnicas de processamento de linguagem natural para indexar e recuperar memórias com base na correspondência de palavras-chave sem chamar uma API.
5. Memória hierárquica Esse é o sistema de memória mais complexo, com uma estrutura de três camadas que combina contexto imediato, resumo de curto prazo e memória incorporada de longo prazo.