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如何解决大型语言模型缺乏上下文记忆导致的回复不连贯问题？

2025-08-24

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解决方案：采用Deep Recall的三层架构设计

传统LLM的”记忆失忆”问题主要源于缺乏可持续的上下文保存机制。Deep Recall通过以下创新方案彻底解决该问题：

记忆服务层：建立基于向量数据库的长期记忆存储系统，采用FAISS等高效索引算法实现毫秒级检索。具体操作时需在config/memory_config.jsonaufstellencontext_window_size参数控制记忆跨度
协调器层：动态管理记忆负载，通过python -m deep_recall.orchestrator命令启动智能路由，确保高并发场景下的响应连贯性
RESTful API集成：开发者只需调用/memory/retrieve端点，系统自动完成历史上下文注入。示例调用格式：
curl -X POST http://localhost:8000/memory/retrieve -H "Content-Type: application/json" -d '{"user_id": "user123", "query": "继续上次的话题"}'

实施建议：对于高频交互场景，建议结合GPU优化(--gpu参数)和自动扩展功能，在scaling_config.json中预设实例扩容阈值。