Lösungen auf Architekturebene
Das MemCube-Modul von MemOS ermöglicht die Optimierung von Multi-Hop-Inferenzen durch ein hierarchisches Speicherdesign:
- dreistufige Speicherstruktur::
- Arbeitsspeicher: aktive Daten für hochfrequente Anrufe (LRU-Algorithmusverwaltung)
- Szenenspeicher: Assoziative Wissensbasis nach Thema
- Langzeitgedächtnis: komprimiert gespeicherte historische Daten
- Konfiguration in der realen Welt: in
config/memcube.yaml
Eingestellt:layer_weights:
working: 0.6
scenario: 0.3
longterm: 0.1 - LeistungsüberwachungVerwenden Sie das integrierte Analysetool, um die Korrelationen zwischen den Hopfenzahlen anzuzeigen:
python -m memos.analyzer --task=multihop --log_level=debug
typischer FallBei einer Abfrage wie "Vergleichen Sie die Vor- und Nachteile von Technologie A und Technologie B", die eine mehrschichtige Argumentation erfordert, extrahiert das System automatisch die technischen Dokumente aus der Szenariospeicherschicht und holt gleichzeitig die jüngsten Diskussionsprotokolle aus der Arbeitsspeicherschicht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMemOS: Ein Open-Source-System zur Verbesserung der Speicherkapazität von großen SprachmodellenDie