Personalisierte Speichererweiterung für KI im Bildungsbereich
Memobase bietet spezielle Lösungen für Bildungsszenarien:
| Nachfrage (Wirtschaft) | Methodik der Umsetzung | Code-Beispiel |
|---|---|---|
| Beherrschung von Wissenspunkten | Feld learning_progress zu user_data hinzufügen | mb.update_user(uid, {"math_level": "B1"}) |
| fehlerhafter Speicher | Verwendung eines bestimmten Typs von ChatBlob zum Speichern von Fehlerdaten | insert(ChatBlob(type="wrong_question", content=...)) |
Operative Prozesse:
1. die Erstellung von Lernprofilen bei der Initialisierung
2. die API aufrufen, um die Fortschrittsdaten nach jeder Lektion zu aktualisieren.
3. periodische Überprüfung der Speichergültigkeit (7-Tage-Rolling-Check empfohlen)
Vorbehalte:
- Die Aktivierung der dauerhaften Speicherung wird für sensible Bildungsdaten empfohlen
- Automatische Abschwächung der Auswirkungen von veralteten Fortschrittsdaten durch zeitabhängige Funktionen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMemobase: eine auf Benutzerprofilen basierende Langzeitspeicherlösung für KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann das Lernfortschrittsgedächtnis in KI-Anwendungen im Bildungsbereich personalisiert werden?
