Haben Sie sich jemals gewünscht, dass Ihre KI sich daran erinnern könnte, dass Sie kurze, direkte Antworten bevorzugen? Oder dass Sie zu bestimmten Themen detailliertere Antworten wünschen? Der KI-Speicher macht dies möglich und ermöglicht es dem System, Ihre Vorlieben abzurufen und sich an verschiedene Gespräche anzupassen.
Bei LLMChat haben wir daran gearbeitet, KI-Chat-Erlebnisse zu schaffen, die sich intuitiver anfühlen – indem wir KI intelligenter, aber auch persönlicher machen. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, besteht darin, der KI die Fähigkeit zu geben, sich zu „erinnern“.Wie KI-Speicher funktioniert
Der KI-Speicher speichert benutzerspezifische Informationen, um zukünftige Interaktionen zu personalisieren. Es nutzt einen „Funktionsaufruf-Ansatz“ und löst bestimmte Aktionen aus, wenn neue Informationen hinzugefügt, aktualisiert oder entfernt werden müssen. Wenn Sie der KI beispielsweise sagen, dass Sie prägnante Antworten bevorzugen, merkt sie sich das und passt ihre Antworten in zukünftigen Chats an. Hier ist das Schema, das wir für die Speicherverwaltung verwenden:
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"), });
Schauen wir uns den Kern unseres KI-Speichersystems an. Wenn neue Informationen bereitgestellt werden, beispielsweise Benutzerpräferenzen, sorgt unser DynamicStructuredTool dafür, dass die KI die erforderlichen Details dynamisch aktualisiert oder hinzufügt. Hier ist ein kleiner Einblick, wie es funktioniert:
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; }, }); };
Warum Erinnerung wichtig ist
// Example: Updating user preferences in real-time context.updatePreferences?.({ memories: response.memories, });
Speicher macht KI zu mehr als nur einem Werkzeug – sie wird zu einem Begleiter, der sich an Sie anpasst. Durch die Verwendung eines Function-Calling-Ansatzes haben wir neue Möglichkeiten für dynamische und personalisierte Gespräche erschlossen. Bei LLMChat sind wir begeistert davon, wie das Gedächtnis KI-Interaktionen verändern und sie intelligenter und menschlicher machen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPT-Speicher: Wie funktioniert es?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!