Histórico e programas principais
O armazenamento de memória para inteligências de IA precisa lidar com os três principais requisitos de persistência de informações, evolução de versões e recuperação rápida. Embora as soluções tradicionais, como bancos de dados vetoriais, tenham dificuldade em rastrear o histórico de alterações de informações, o DiffMem oferece uma solução inovadora por meio da combinação do sistema de controle de versão Git com arquivos Markdown:
- Histórico de commits do GitGerar commits do Git com IDs de sessão para cada atualização de memória, com suporte para o
git diffExibir alterações - estrutura de armazenamento duplo: o estado atual é salvo como um arquivo Markdown (para processamento LLM), e as versões históricas são armazenadas por meio do repositório de objetos Git
- Índice BM25Mantém um índice retroativo dos documentos mais recentes na memória para recuperação em milissegundos
Etapas específicas
- Inicializar o banco de memória:
memory = DiffMemory(repo_path="/path/to/repo", user_name="AI") - Envie uma atualização de memória:
process_and_commit_session("对话内容", session_id="unique123") - Histórico de evolução da consulta: chamadas via GitPython
git.log()talvezgit.diff("commit1..commit2")
habilidade avançada
Para ambientes de produção, isso é recomendado:
1. configuração periódicagit gcRepositório de compressão
2. backups remotos por meio de ganchos do Git
3. aplicação de uma estratégia de subarmazenamento para grandes bancos de memória
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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