Eine Lösung für das Langzeitgedächtnis von KI für Benutzerpräferenzen
Herkömmlichen KI-Dialogsystemen mangelt es oft an einem dauerhaften Gedächtnis, was dazu führt, dass der Benutzer bei jeder Interaktion Informationen wiederholen muss:
- Ein Benutzerprofil erstellen: Verwendung
add_user()Methode initialisiert das Benutzerprofil und speichert grundlegende Informationen - Dynamischer Aktualisierungsmechanismus: durch
update_user()Die Benutzeroberfläche wird in Echtzeit mit den neuesten Daten zu den Benutzerpräferenzen aktualisiert. - Speicherung von DialogenVerwertung
ChatBlobObjekt, um den vollständigen Dialogkontext zu speichern, Beispielcode:messages = [{"role": "user", "content": "我喜欢科幻小说"},...]
uid.insert(ChatBlob(messages)) - ZeitstempelverwaltungAutomatische Kennzeichnung der Datenerhebungszeit zur Unterscheidung zwischen alten und neuen Präferenzdaten
Empfehlungen für die Umsetzung: Wöchentliche Anwendung wird empfohlenget_user()Prüfen Sie die Datenintegrität und richten Sie Richtlinien zur Speicheraufbewahrung in Verbindung mit Geschäftsszenarien ein.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMemobase: eine auf Benutzerprofilen basierende Langzeitspeicherlösung für KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem lösen, dass sich generative KI-Anwendungen die Präferenzen der Nutzer nicht über einen längeren Zeitraum hinweg merken können?
