حافظه در ایجنتهای هوش مصنوعی: از کانتکست ویندو تا جستجوی معنایی
مدلهای زبانی بهتنهایی هیچ حافظهای ندارن و هر بار از صفر شروع میکنن. اما ایجنتها با یه لایه orchestration دور مدل، اطلاعات رو بین ترنها حمل میکنن. این مقاله توضیح میده که چهار نوع حافظه اپیزودیک، معنایی، رویهای و حافظه کاری چطور کنار هم کار میکنن. همچنین به چالشهایی مثل سرریز کانتکست ویندو، تضاد اطلاعات، و مدیریت دادههای حساس پرداخته میشه. پایپلاین RAG هم بهعنوان قلب اکثر ایجنتهای تولیدی معرفی شده.
این محتوا بهصورت خودکار با استفاده از هوش مصنوعی تولید شده است. بررسی نهایی آن پیش از استفاده توصیه میشود و مسئولیت استفاده از آن بهعهده کاربر است. برای مطالعه متن اصلی خبر، اینجا را کلیک کنید
خلاصهٔ کاملتر
یه مدل زبانی بهتنهایی کاملاً stateless هست؛ یعنی هر بار که بهش یه پرامپت میدی، یه جواب میگیری و تمام — مدل دیگه تو رو نمیشناسه. اما ایجنت یه لایه orchestration دور مدل داره که تصمیم میگیره هر بار چی توی پرامپت بذاره. بهعبارت سادهتر، «حافظه» در ایجنتها یعنی: این دفعه چی رو توی پرامپت بریزیم؟
سادهترین روش اینه که کل مکالمه رو هر بار دوباره توی پرامپت بذاری. تا وقتی همهچیز جا بشه، مدل حافظه کاملی داره. مشکل اینجاست که هر مدل یه context window محدود داره. وقتی مکالمه بزرگتر از این سقف بشه، باید چیزی حذف بشه. سادهترین سیاست FIFO هست — قدیمیترین ترن اول حذف میشه — که اگه اون ترن حاوی اطلاعات مهم مثل اسم کاربر بوده باشه، میتونه خیلی بد تموم بشه.
خلاصهٔ کاملتر این خبر رو میتونی با داشتن اشتراک ویژه بخونی!
اشتراک رایگان
- دسترسی به خلاصهٔ کوتاه خبر
- دسترسی به خلاصهٔ کامل/اختصاصی خبر + نکات کلیدی
- ارسال اخبار مورد علاقه به ایمیل شما
- ارسال اخبار مورد علاقه به تلگرام شما
- عدم نمایش تبلیغات
اشتراک ویژه
- دسترسی به خلاصهٔ کوتاه خبر
- دسترسی به خلاصهٔ کامل/اختصاصی خبر + نکات کلیدی
- ارسال اخبار مورد علاقه به ایمیل شما
- ارسال اخبار مورد علاقه به تلگرام شما
- عدم نمایش تبلیغات
منبع: TLDR AI — https://memory.cobanov.dev/




