Deep Recallは、大規模言語モデル（LLM）のために設計されたオープンソースのエンタープライズクラスのメモリフレームワークであり、パーソナライズされたインタラクションにおける大規模モデルのコンテキスト不足問題を解決することを中核目標としています。その技術的なアーキテクチャは、3層のサービスシステム（メモリサービス、推論サービス、コーディネータ）を通じて、2つのコア機能を実装しています：
- 文脈依存の強化従来のLLMの短期メモリ制限を打破し、ベクトルデータベースを用いて過去のユーザーインタラクションデータを効率的に検索。
- レスポンス・パーソナライゼーション標準的な応答ではなく、ユーザーの好みや行動パターンに基づいてカスタマイズされた応答を生成します。
典型的な応用シナリオは、継続的な記憶を必要とする顧客サービス・システム（例えば、電子商取引のアフター・セールス・トラッキング）、適応型教育プラットフォーム（学習進捗の記憶）などである。通常のLLMと比較して、そのユニークな価値は、「一回限りの対話」を「継続的な関係維持」にアップグレードする能力にある。
この答えは記事から得たものである。Deep Recall：大規模モデルのためのエンタープライズクラスのメモリフレームワークを提供するオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ディープリコールとは何か、そしてそれが解決する主な問題とは何か？
