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Wie lässt sich die Effizienz des Gedächtnisabrufs von LLM in Szenarien mit mehreren Gesprächspartnern (multi-hop reasoning) optimieren?

2025-08-23 635
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Lösungen auf Architekturebene

Das MemCube-Modul von MemOS ermöglicht die Optimierung von Multi-Hop-Inferenzen durch ein hierarchisches Speicherdesign:

  • dreistufige Speicherstruktur::
    1. Arbeitsspeicher: aktive Daten für hochfrequente Anrufe (LRU-Algorithmusverwaltung)
    2. Szenenspeicher: Assoziative Wissensbasis nach Thema
    3. Langzeitgedächtnis: komprimiert gespeicherte historische Daten
  • Konfiguration in der realen Welt: inconfig/memcube.yamlEingestellt:
    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.

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