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MAG接口使LLM获得持续学习能力

2025-08-23 497

记忆增强生成的技术实现

MemoryAugmentedGeneration(MAG)API通过四阶段处理流程实现模型的持续学习:

  1. 记忆编码:将输入信息转化为可存储的向量表示
  2. 记忆沉淀:基于时效性过滤的写入优化
  3. 记忆激活:上下文相关的检索增强
  4. 记忆融合:注意力机制下的信息整合

在开放域问答任务中,该技术使答案准确率从67%提升至89%。典型应用案例包括:

  • 智能客服系统的会话记忆保持
  • 科研文献的跨文档推理
  • 个性化推荐系统的长期偏好建模

API支持gRPC和WebSocket两种通信协议,P99延迟控制在300ms以内。

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