Uma solução para a memória de longo prazo da IA sobre as preferências do usuário
Os sistemas de diálogo de IA tradicionais geralmente não têm recursos de memória persistente, o que resulta na necessidade de o usuário repetir as informações a cada interação:
- Criar um perfil de usuário: Uso
add_user()O método inicializa o perfil do usuário e armazena informações básicas - Mecanismo de atualização dinâmica: através de
update_user()A interface é atualizada com os dados mais recentes sobre as preferências do usuário em tempo real - Armazenamento de memória de diálogoUtilização
ChatBlobpara salvar o contexto completo do diálogo, código de exemplo:messages = [{"role": "user", "content": "我喜欢科幻小说"},...]
uid.insert(ChatBlob(messages)) - gerenciamento de carimbo de data/horaRotulagem automática do tempo de coleta de dados para distinguir entre dados de preferência antigos e novos
Recomendações para implementação: recomenda-se o uso semanalget_user()Verifique a integridade dos dados e configure políticas de retenção de memória em conjunto com os cenários de negócios.
Essa resposta foi extraída do artigoMemobase: uma solução de memória de longo prazo baseada no perfil do usuário para aplicativos de IAO
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