هل تمنيت أن يتذكر الذكاء الاصطناعي الخاص بك أنك تفضل الإجابات القصيرة والمباشرة؟ أو أنك ترغب في الحصول على ردود أكثر تفصيلا حول مواضيع معينة؟ تجعل ذاكرة الذكاء الاصطناعي ذلك ممكنًا، مما يسمح للنظام بتذكر تفضيلاتك والتكيف عبر المحادثات المختلفة.

في LLMChat، كنا نعمل على بناء تجارب دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي تبدو أكثر سهولة — من خلال جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، ولكن أيضًا أكثر شخصية. إحدى الطرق الرئيسية التي قمنا بها لتحقيق ذلك هي منح الذكاء الاصطناعي القدرة على التذكر.

كيف تعمل ذاكرة الذكاء الاصطناعي

تقوم ذاكرة الذكاء الاصطناعي بتخزين المعلومات الخاصة بالمستخدم لتخصيص التفاعلات المستقبلية. إنه يستفيد من نهج استدعاء الوظائف ، مما يؤدي إلى اتخاذ إجراءات محددة عند الحاجة إلى إضافة معلومات جديدة أو تحديثها أو إزالتها. على سبيل المثال، إذا أخبرت الذكاء الاصطناعي أنك تفضل الإجابات المختصرة، فإنه يتذكر ذلك ويعدل ردوده في الدردشات المستقبلية.

إليك المخطط الذي نستخدمه لإدارة الذاكرة:

const memoryToolSchema = z.object({
  memory: z.array(
    z.string().describe("Key information about the user")
  ).describe("New info to be added or updated"),
  question: z.string().describe("The user's request"),
});

وظيفة الذاكرة في العمل

دعونا نلقي نظرة على جوهر نظام ذاكرة الذكاء الاصطناعي لدينا. عند توفير معلومات جديدة، مثل تفضيلات المستخدم، تضمن أداة DynamicStructuredTool الخاصة بنا تحديث الذكاء الاصطناعي أو إضافة التفاصيل الضرورية ديناميكيًا. وإليك لمحة عن كيفية عمله:

const memoryFunction = (context: ToolExecutionContext) => {
  return new DynamicStructuredTool({
    name: "memory",
    description: "Manages user preferences and adapts interactions...",
    schema: memoryToolSchema,
    func: async ({ memory, question }) => {
      const existingMemories = context.preferences?.memories || [];

      const chain = RunnableSequence.from([
        PromptTemplate.fromTemplate(`
          User request: "{question}"
          New info: {new_memory}
          Existing memories: {existing_memory}

          Update memories:
          1. Update existing details
          2. Remove if necessary
          3. Add new unique memories`),
        context.model,
        memoryParser,
      ]);

      const response = await chain.invoke({
        new_memory: memory.join("\n"),
        existing_memory: existingMemories.join("\n"),
        question: question,
      });

      context.updatePreferences?.({ memories: response.memories });
      return question;
    },
  });
};

تضمن هذه الوظيفة أن الذكاء الاصطناعي يتكيف باستمرار مع تفضيلات المستخدم، مما يجعل كل تفاعل يبدو مخصصًا وأكثر صلة.

لماذا يهم الذاكرة

تعمل ذاكرة الذكاء الاصطناعي على تحسين تجارب المستخدم من خلال جعل التفاعلات أكثر تخصيصًا. سواء كان الأمر يتعلق بتذكر الطريقة التي تفضل بها إجاباتك، أو تتبع المشاريع الجارية، أو معرفة تفضيلاتك، فإن الذاكرة تسمح للذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل أكثر ذكاءً. كما أنه يمنح المستخدمين التحكم — مما يسمح لهم بإدارة ما يتم تذكره، أو تحديث التفضيلات، أو مسح كل شيء إذا لزم الأمر.

// Example: Updating user preferences in real-time
context.updatePreferences?.({
  memories: response.memories,
});

خاتمة

الذاكرة تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد أداة، بل تصبح رفيقًا يتكيف معك. باستخدام أسلوب استدعاء الوظائف، قمنا بفتح إمكانيات جديدة للمحادثات الديناميكية والشخصية. في LLMChat، نحن متحمسون بشأن كيفية قدرة الذاكرة على تحويل تفاعلات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر ذكاءً وأكثر شبهاً بالإنسان.