当前位置：首页 » AI答疑

如何实现大语言模型的长期记忆能力以提升个性化交互效果？

2025-08-23

486

解决方案

要实现LLM的长期记忆能力，可通过MemOS系统的记忆增强生成（MAG）功能，其核心操作流程分为三步：

初始化配置：安装Linux环境后，使用git clone https://github.com/MemTensor/MemOS.git获取最新代码，通过make install完成安装
记忆存储：通过Python API调用add_memory()方法，示例：
mag.add_memory(user_id="user1", content="用户偏好编程语言是Python")
个性化调用：生成回复时自动关联记忆：
response = mag.generate(query="推荐学习资源", user_id="user1")
系统将基于存储偏好返回Python相关资源

增强方案：对于复杂场景可结合MemCube模块，通过config/scheduler.yaml配置记忆权重，例如提升近期记忆的优先级。