A memória de longo prazo do Convo é personalizada por meio de um mecanismo de "persistência de dados da dimensão do usuário", que consiste em três camadas técnicas principais:
- camada de armazenamento de dadosCaracterísticas do usuário: armazena as características do usuário na forma de pares de valores-chave (por exemplo
agent.store_memory(user_id, key, value)) - camada de associação de sessãoCorrelacionar automaticamente as interações do mesmo usuário em momentos diferentes
- camada de pesquisa em tempo real: através de
get_memoryA interface chama instantaneamente os dados históricos
Os cenários típicos de aplicação incluem:
- Atendimento ao cliente de comércio eletrônicoMemorizar as preferências de compra dos usuários (por exemplo, "Preferir alimentos orgânicos") e priorizar a recomendação de produtos relevantes em consultas subsequentes.
- Assistente de EducaçãoRegistre o progresso dos alunos (por exemplo, "dominou os fundamentos do cálculo") e ajuste dinamicamente a dificuldade dos exercícios.
- Consultoria médicaArmazenamento de informações importantes, como o histórico de alergias do paciente, evitando questionamentos repetitivos sobre questões delicadas
Esse recurso oferece gerenciamento visual da memória por meio do painel do site oficial, com suporte a operações em lote e exportação de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoConvo: Ferramentas de registro e depuração para a criação de agentes de IA inteligentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o recurso de memória de longo prazo do Convo permite interações personalizadas? Quais são os cenários de aplicação específicos?
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