Capacitação de memória personalizada para IA educacional
O Memobase oferece soluções especiais para cenários educacionais:
| demanda (economia) | Metodologia de implementação | exemplo de código |
|---|---|---|
| Domínio do ponto de conhecimento | Adicionar o campo learning_progress a user_data | mb.update_user(uid, {"math_level": "B1"}) |
| memória defeituosa | Uso de um tipo específico de ChatBlob para armazenar dados de erro | insert(ChatBlob(type="wrong_question", content=...)) |
Processos operacionais:
1. criação de perfis de aprendizagem na inicialização
2) Chame a API para atualizar os dados de progresso após cada lição.
3. verificações periódicas da validade da memória (recomenda-se verificações contínuas de 7 dias)
Advertências:
- A ativação do armazenamento persistente é recomendada para dados educacionais confidenciais
- Atenuar automaticamente o impacto de dados de progresso desatualizados usando recursos sensíveis ao tempo
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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