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DiffMemを使ってAI対話システムに文脈記憶機能を追加するには?

2025-08-25 333
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コンテクスチュアル・メモリーを実装するには、以下の主要な操作が必要である:

1.メモリアクセス

利用するprocess_and_commit_session対話の方法

memory.process_and_commit_session(
    "用户说他喜欢拿铁咖啡", 
    session_id="chat-20230501"
)

システムは自動的にテキスト内のエンティティと関係を分析し、Markdownファイルを生成し、Gitコミットを作成する。

2.コンテキスト検索

とおすget_contextバックグラウンド情報へのオンデマンド・アクセス

  • 基本モデル(depth="basic"): マッチするエンティティのコア属性を返す。
  • デプスモード(depth="deep"): 該当するエンティティの完全なファイルを含む。
  • 時系列(depth="temporal"):この情報をレコードに添付するための変更履歴

3.LLMの統合

検索結果をシステム・プロンプトの単語の一部として入力する:

context = memory.get_context("用户的咖啡偏好", depth="deep")
prompt = f"基于以下上下文:{context},请生成回复..."

この組み合わせによって、真の長期記憶を持つ対話システムが可能になる。

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