Вы когда-нибудь хотели, чтобы ваш ИИ помнил, что вы предпочитаете короткие и прямые ответы? Или вам нравятся более подробные ответы по определенным темам? Память искусственного интеллекта делает это возможным, позволяя системе запоминать ваши предпочтения и адаптироваться к различным разговорам.

В LLMChat мы работаем над созданием более интуитивно понятного чата с искусственным интеллектом, делая искусственный интеллект не только умнее, но и более персонализированным. Один из ключевых способов добиться этого — дать ИИ возможность запоминать.

Как работает память ИИ

Память искусственного интеллекта хранит информацию, специфичную для пользователя, для персонализации будущих взаимодействий. Он использует подход вызова функций, запуская определенные действия, когда необходимо добавить, обновить или удалить новую информацию. Например, если вы скажете ИИ, что предпочитаете краткие ответы, он запомнит это и скорректирует свои ответы в будущих чатах.

Вот схема, которую мы используем для управления памятью:

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"),
});

Функция памяти в действии

Давайте посмотрим на ядро ​​нашей системы памяти ИИ. При предоставлении новой информации, например о предпочтениях пользователя, наш DynamicStructuredTool гарантирует, что ИИ динамически обновляет или добавляет необходимые сведения. Вот краткий обзор того, как это работает:

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;
    },
  });
};

Эта функция гарантирует, что ИИ постоянно адаптируется к предпочтениям пользователя, делая каждое взаимодействие более индивидуальным и актуальным.

Почему память имеет значение

Память искусственного интеллекта улучшает взаимодействие с пользователем, делая взаимодействие более персонализированным. Память позволяет ИИ действовать более разумно, будь то запоминание того, насколько вам нравятся ваши ответы, отслеживание текущих проектов или знание ваших предпочтений. Это также дает пользователям контроль — позволяя им управлять тем, что запоминается, обновлять настройки или очищать все, если необходимо.

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

Заключение

Память делает ИИ больше, чем просто инструментом — он становится компаньоном, который адаптируется к вам. Используя метод вызова функций, мы открыли новые возможности для динамичного и персонализированного общения. В LLMChat мы воодушевлены тем, как память может трансформировать взаимодействия ИИ, делая их более умными и похожими на человеческие.