各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在大型语言模型（LLM）应用开发中日益凸显的关键挑战：如何有效管理LLM的有限上下文窗口，以支持无限长的对话流。随着AI助手变得越来越智能，用户期望它们能记住更长的时间，理解更复杂的历史，并维持更连贯的对话。然而，LLM的本质限制——其一次性处理的令牌数量上限——使得这种期望难以直接实现。 正是在这个背景下，一个名为 MemGPT 的创新思想应运而生。它借鉴了计算机操作系统中虚拟内存管理的理念，为我们提供了一个解决LLM“失忆症”问题的强大框架。今天，我将以编程专家的视角，为大家解析MemGPT的核心思想，并手把手地指导大家，如何在流行的LangChain框架中实现一套类似MemGPT的虚拟内存管理系统。 1. LLM的“失忆症”：上下文窗口的限制 大型语言模型的核心工作方式是在一个预定义的“上下文窗口”内进行推理和生成。这个窗口可以理解为LLM的“短期记忆”或“工作内存”。当对话或输入文本的长度超出这个窗口时，最旧的信息就会被“推出去”，从而导致LLM“忘记”早期的交流内容。 图1：LLM上下文窗口示意 消息序号 内容 状态 1 用户：你好 …
MemGPT原理：利用操作系统分页机制管理LLM的长期记忆与上下文窗口
MemGPT：操作系统分页机制赋能 LLM 的长期记忆与上下文窗口管理 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 MemGPT，一个非常有意思的项目，它巧妙地利用操作系统中的分页机制来管理大型语言模型（LLM）的长期记忆和上下文窗口。这不仅仅是一个技术方案，更是一种思维方式的转变，它让我们重新思考如何将 LLM 与传统计算机系统更紧密地结合起来。 1. LLM 的记忆困境：上下文窗口的局限性 大型语言模型（LLM）在生成文本、回答问题、进行对话等方面展现出了惊人的能力。然而，它们并非完美无缺，其中一个主要的瓶颈就是上下文窗口的限制。 所谓上下文窗口，指的是 LLM 在处理当前输入时能够“记住”的文本长度。通常，这个长度是有限的，例如 GPT-3.5 的上下文窗口大约是 4096 个 tokens，而 GPT-4 可以扩展到 32768 个 tokens。 问题在于，即使是 32K 的 tokens，对于复杂的、需要长期记忆的任务来说，仍然显得捉襟见肘。 想象一下，你要让 LLM 完成一个需要数天甚至数周的项目，它需要记住大量的细节、决策和中间结果。如果所有信息都必须塞进有限的上下文窗口，那么效 …