マルチホップ推論シナリオにおけるLLMの記憶検索効率を最適化するには？

2025-08-23

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アーキテクチャ・レベル・ソリューション

MemOSのMemCubeモジュールは、階層型ストレージ設計により、マルチホップ推論の最適化を可能にする：

三層メモリ構造::
1. ワーキングメモリ：高頻度呼び出し用のアクティブデータ（LRUアルゴリズム管理）
2. シーン記憶：トピック別連想知識ベース
3. 長期記憶：圧縮保存された過去のデータ
実際の構成でconfig/memcube.yamlセット・イン
layer_weights: working: 0.6 scenario: 0.3 longterm: 0.1
パフォーマンス・モニタリング内蔵の分析ツールを使って、ホップ数の相関関係を見ることができます：
python -m memos.analyzer --task=multihop --log_level=debug

典型例技術Aと技術Bの長所と短所を比較せよ」というような多層推論を必要とするクエリを扱う場合、システムは自動的にシナリオ記憶層から技術文書を抽出し、同時にワーキングメモリ層から最近の議論記録を取得する。