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在多跳推理场景中如何优化LLM的记忆检索效率？

2025-08-23

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架构级解决方案

MemOS的MemCube模块通过分层存储设计实现多跳推理优化：

三级记忆结构：
1. 工作记忆：高频调用的活跃数据（LRU算法管理）
2. 场景记忆：按主题分类的关联知识库
3. 长期记忆：压缩存储的历史数据
实战配置：在config/memcube.yaml中设置：
layer_weights: working: 0.6 scenario: 0.3 longterm: 0.1
性能监测：使用内置分析工具查看跳数关联：
python -m memos.analyzer --task=multihop --log_level=debug

典型案例：当处理”比较A技术和B技术的优缺点”这类需要多层推理的查询时，系统会自动从场景记忆层提取技术文档，同时从工作记忆层获取最近讨论记录。