Análise de mecanismos de gerenciamento dinâmico de memória
O recurso de reconhecimento de tempo do Memobase usa uma arquitetura de duas camadas para o gerenciamento inteligente da memória:
- sistema de registro de data e horaO carimbo de data/hora de criação/atualização é registrado para cada unidade de dados armazenada; por exemplo, ao armazenar um usuário dizendo "I like to swim" (Eu gosto de nadar), o carimbo de data/hora 2024-03-15 também é registrado.
- Algoritmo de ponderação de pontualidadeFunção de decaimento: O sistema tem uma função de decaimento integrada para que, quanto mais antigas forem as informações, menor será o peso na decisão da IA (curva de decaimento configurável).
- Mecanismos ativos de eliminação progressivaOs desenvolvedores podem definir limites para arquivar ou excluir automaticamente dados desatualizados, por exemplo, ignorando as preferências de campanha de 2 anos atrás.
Tecnicamente implementada, a função é controlada por meio dos seguintes parâmetros de API:
valid_daysDefinição da data de expiração da mensagempriority_scoreDefinição de sensibilidade ao tempo- Uso com suporte
filter_by_date()Métodos para consulta de dados históricos
Esse design evita que a frase "os usuários disseram que odiavam café há três anos" afete a precisão das recomendações atuais e, ao mesmo tempo, preserva os principais recursos de longo prazo (por exemplo, informações sobre o idioma nativo).
Essa resposta foi extraída do artigoMemobase: uma solução de memória de longo prazo baseada no perfil do usuário para aplicativos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como exatamente funciona a função de memória com reconhecimento de tempo do Memobase?
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