Das Langzeitgedächtnis von Convo wird durch einen Mechanismus der "Datenpersistenz auf Benutzerebene" personalisiert, der aus drei technischen Hauptebenen besteht:
- DatenspeicherschichtBenutzermerkmale: Speichert Benutzereigenschaften in Form von Schlüssel-Wert-Paaren (z. B.
agent.store_memory(user_id, key, value)) - Session-Association-Schicht: automatische Korrelation von Interaktionen desselben Benutzers zu verschiedenen Zeiten
- Echtzeit-Suchschicht: durch
get_memorySchnittstelle ruft sofort historische Daten auf
Typische Anwendungsszenarien sind:
- E-Commerce-KundendienstDie Kaufpräferenzen der Nutzer (z.B. "Bevorzuge Bio-Lebensmittel") werden gespeichert und bei späteren Anfragen werden vorrangig die entsprechenden Produkte empfohlen.
- BildungsassistentinAufzeichnung des Lernfortschritts (z. B. "Grundlagen der Infinitesimalrechnung gemeistert") und dynamische Anpassung des Schwierigkeitsgrads der Übungen.
- Medizinische Beratung: Speicherung von Schlüsselinformationen wie der Allergieanamnese des Patienten, um eine wiederholte Befragung zu sensiblen Themen zu vermeiden
Diese Funktion bietet eine visuelle Speicherverwaltung über das Dashboard der offiziellen Website und unterstützt Batch-Operationen und Datenexport.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelConvo: Logging- und Debugging-Tools für den Aufbau intelligenter KI-AgentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie ermöglicht das Langzeitgedächtnis von Convo personalisierte Interaktionen? Was sind die konkreten Anwendungsszenarien?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil