パーソナライズされたインタラクションを強化するために、大規模言語モデルの長期記憶容量を実現するには？

2025-08-23

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処方

LLMの長期記憶能力を実現するために、MemOSシステムのMag（Memory Augmentation Generation）機能を使用することができ、そのコア動作プロセスは3つのステップに分けられる：

初期設定Linux環境をインストールしたらgit clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git最新のコードを入手するmake install設置完了
記憶装置Python API経由で呼び出されるadd_memory()方法、例：
mag.add_memory(user_id="user1", content="用户偏好编程语言是Python")
パーソナライゼーション返信を作成する際に、自動的にメモリーを関連付けます：
response = mag.generate(query="推荐学习资源", user_id="user1")
システムはストレージの環境設定に基づいてPython関連のリソースを返します。

強化プログラム複雑なシナリオの場合は、MemCubeモジュールと組み合わせることができます。config/scheduler.yamlメモリの重みを設定し、例えば最近の記憶の優先順位を上げる。