06｜赛博记忆：为每个人生成独有的AI记忆
王吕
本门课程为精品小课，不标配音频
你好，我是王吕。
在之前的课程中，我们讨论了极客时间小助手这类聊天机器人的实现，用户可以和 LLM 对话互动，通过一问一答，获取想要的知识。不过在真实使用场景中，我们的对话都是连续的，我们也期望 LLM 能知道我们刚才说了什么。今天这节课，我就来帮你实现 AI 多轮对话的功能，并且讨论一下如何实现给每个用户增加记忆的功能。
什么是 LLM 的记忆？
记忆简单来说就是存储，把相关数据存储下来供之后使用，这就是 LLM 的记忆。可是，随着时间的增加，记忆数据越来越大，远远超过 LLM 对话的 token 长度了，这该怎么办？
我们首先想到的就是裁剪，只保留最近的数据，但是这样就会丢失很多的重要信息。最好的解决办法是把记忆抽象为两种类型：短期记忆和长期记忆，短期记忆是精确的数据，长期记忆是模糊的数据，只记录关键信息。
在这个方法的指导下，针对对话场景，我们可以设计下边这个结构体，作为传递给 LLM 的消息。
短期记忆很简单，我们直接把对话记录的最近 N 条作为短期记忆，也就是对话上下文，这保证了用户在对话过程中聊天内容的连续性。长期记忆是把之前的历史消息进行总结提炼，只记录关键信息，类似于背景信息，再加上用户最新的对话，这三部分就组成了一个拥有记忆的 LLM，可以实现多轮对话的能力。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. LLM的记忆分为短期记忆和长期记忆，短期记忆保留对话上下文，长期记忆则提炼关键信息，使得AI能够实现多轮对话的能力。 2. Mem0是一个记忆框架，为大语言模型（LLM）设计，具有实体关系、最新性、相关性和衰减、上下文连续性、自适应学习和动态更新等优势。 3. Mem0应用广泛，可用于各种AI产品的后端，基于Mem0实现多轮对话的流程包括使用传统数据库保存历史消息，使用Mem0实现长期记忆功能，以及实现对话逻辑。 4. 实现多轮对话的主要逻辑包括获取历史消息、重写问题、获取长期记忆、组装prompt、调用LLM进行回答等步骤。 5. 记忆功能让 LLM 能够针对每个用户提供个性化的服务，在用户体验上可以提升一个档次，同时也给 LLM 扩展了很多能力，如上下文理解能力、个性化交互能力、长期任务处理能力、知识积累和更新、情感连接能力以及深度分析能力。 6. 记忆功能对 LLM 来说是如虎添翼，大大丰富了 LLM 的应用场景。 7. 记忆功能本质上是给每个用户分配了一个专有的助理，一个知道用户喜好和习惯的助理，可以为每个用户提供更加贴心的服务。 8. 记忆功能对 LLM 的应用场景大大丰富了，可以结合业务需求探索适合自己的场景。 9. 记忆功能为每个用户提供个性化服务，提升用户体验，同时也给 LLM 扩展了多种能力，丰富了应用场景。 10. 记忆功能的应用场景包括上下文理解能力、个性化交互能力、长期任务处理能力、知识积累和更新、情感连接能力以及深度分析能力。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《LLM & RAG 快速应用小册》
《LLM & RAG 快速应用小册》
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示，欢迎踊跃留言。
收起评论