教育AIによる個別化された記憶の実現
Memobaseは教育シーン向けに特色あるソリューションを提供します：
| 需要 | 実施方法 | コード例 |
|---|---|---|
| 知識点の習得度 | user_dataにlearning_progressフィールドを追加する | mb.update_user(uid, {"math_level": "B1"}) |
| 間違えた問題の記憶 | 特定のタイプのChatBlobを使用して誤答データを保存する | insert(ChatBlob(type="wrong_question", content=...)) |
業務プロセス：
1. 初期化時に学習ファイルを作成する
2. 各授業終了後にAPIを呼び出して進捗データを更新する
3. 記憶の有効性を定期的に確認する（7日間のローリングチェックを推奨）
警告だ：
• 機密性の高い教育データについては、永続化ストレージの有効化を推奨します
• 時間感知機能を利用して、期限切れの進捗データの影響を自動的に弱める
この答えは記事から得たものである。メモベース：AIアプリケーションのためのユーザープロファイルに基づく長期記憶ソリューションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 教育用AIアプリケーションにおける学習進捗記憶をパーソナライズするには？
