Пять способов реализации системы памяти LLM

При создании приложений Large Language Model (LLM) система памяти является одной из ключевых технологий для улучшения управления контекстом диалога, долгосрочного хранения информации и семантического понимания. Эффективная система памяти может помочь модели сохранять согласованность в течение длительных диалогов, извлекать ключевую информацию и даже иметь возможность восстанавливать исторические диалоги, что приведет к более разумному и человечному взаимодействию. Ниже приведены пять способов реализации системы памяти LLM!

1. Векторная память Эта система памяти использует технологию встраивания OpenAI для преобразования сообщений в векторные представления и обеспечивает семантический поиск по истории разговора.
2. Память резюме Эта система памяти позволяет сократить расход памяти, сохраняя целостность контекста, за счет создания кратких резюме сегментов диалога.
3. Память временного окна Эта система памяти объединяет последние новости и важные долгосрочные воспоминания, используя двойной метод хранения, основанный на времени и важности.
4. Память по ключевым словам Система памяти использует методы обработки естественного языка для индексации и извлечения воспоминаний на основе совпадения ключевых слов без вызова API.
5. Иерархическая память Это самая сложная система памяти, имеющая трехслойную структуру, которая объединяет непосредственный контекст, кратковременную сводную и долговременную встроенную память.