Combinação eficiente do algoritmo BM25 e indexação na memória
O DiffMem usa a indexação BM25 na memória como sua tecnologia principal para recuperação rápida. O BM25, como um algoritmo clássico de recuperação de informações, é particularmente adequado para lidar com a classificação de relevância de texto, e sua implementação no DiffMem pode atingir velocidades de consulta de milissegundos.
Diferentemente dos bancos de dados vetoriais tradicionais, esse método de recuperação do DiffMem não depende da incorporação de vetores de modelos de aprendizagem profunda, mas se baseia na correspondência de palavras-chave e na correlação estatística. Essa abordagem traz três vantagens significativas: em primeiro lugar, baixa sobrecarga computacional, não são necessários recursos de GPU; em segundo lugar, os resultados são altamente interpretáveis, de modo que os desenvolvedores podem entender intuitivamente a lógica de correspondência; em terceiro lugar, é mais adequado para lidar com conteúdo atualizado com frequência e evita a sobrecarga de reindexação de bancos de dados vetoriais em dados dinâmicos.
Por padrão, o sistema indexa apenas o "estado atual" da memória, o que não apenas melhora a eficiência da recuperação, mas também otimiza a eficiência do uso de tokens em modelos de idiomas grandes.
Essa resposta foi extraída do artigoDiffMem: um repositório de memória com controle de versão baseado em Git para inteligências de IAO
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