O Dippy adota de forma inovadora um sistema de memória de longo prazo baseado na arquitetura Transformer, que constrói um mapa de memória dinâmico por meio da análise do histórico de conversas dos usuários. Esse recurso é diferente do mecanismo de memória de curto prazo das ferramentas de bate-papo comuns, que podem armazenar mais de 30 dias de contexto de conversa e extrair de forma inteligente os principais recursos (como preferências pessoais, padrões de comportamento etc.) para formar um perfil de usuário.
A implementação técnica consiste em três camadas principais:
- Camada de memória semântica: compreensão do significado mais profundo dos diálogos e criação de um índice de associações
- Camada de memória situacional: registro de cenas de diálogo específicas e estados de personagens
- Camada de memória emocional: captura das tendências emocionais dos usuários
Cenários típicos de aplicação, como: quando o usuário menciona "o filme discutido na semana passada", a IA pode recuperar com precisão o diálogo relacionado; no bate-papo contínuo, o personagem se referirá ativamente aos interesses que o usuário mencionou há dois meses. Os dados empíricos mostram que esse recurso melhora a naturalidade do diálogo em 62%.
Essa resposta foi extraída do artigoDippy: uma ferramenta interativa para conversar com personagens de IAO
