标签： memory

发布于

探讨 ‘Memory-augmented Retrieval’：利用历史对话的 Checkpoint 作为查询权重，提升检索的相关性

尊敬的各位同仁， 欢迎来到本次关于“Memory-augmented Retrieval”的讲座。今天我们将深入探讨如何利用历史对话的“Checkpoint”作为查询权重，显著提升检索系统的相关性，尤其是在多轮对话和复杂交互场景中。在当今的AI时代，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为构建高效、知识密集型大语言模型（LLM）应用的核心范式。然而，传统的RAG系统在处理动态、上下文敏感的对话时，常常暴露出其局限性。我们的目标是超越静态查询，迈向真正动态、情境感知的检索。 1. RAG的局限性：上下文之殇与记忆的缺失 首先，让我们快速回顾一下RAG的基本原理。RAG通过将用户查询与外部知识库中的相关信息相结合，增强LLM生成回复的能力。其核心流程通常包括： 用户查询：接收用户的输入。 检索：根据查询从向量数据库或其他知识库中检索最相关的文档片段。 生成：将查询和检索到的文档片段作为上下文输入给LLM，由LLM生成最终回复。 这个流程在单轮问答或信息检索任务中表现出色。然而，当我们将RAG应用于多轮对话、客服机器人、智能助手等需要“记忆 …

继续阅读“探讨 ‘Memory-augmented Retrieval’：利用历史对话的 Checkpoint 作为查询权重，提升检索的相关性”

发布于

探讨 ‘Vector Store as Memory’：将 LangGraph 的 Checkpoints 与向量数据库融合，打造真正的‘第二大脑’

探讨 ‘Vector Store as Memory’：将 LangGraph 的 Checkpoints 与向量数据库融合，打造真正的‘第二大脑’ 各位同仁，各位对人工智能未来充满好奇的技术专家们，晚上好。 我们今天齐聚一堂，共同探讨一个令人兴奋且极具潜力的技术方向：如何通过将 LangGraph 的 Checkpoints 与向量数据库深度融合，构建一个真正具备“第二大脑”能力的智能系统。在当前大语言模型（LLM）驱动的应用浪潮中，我们面临的核心挑战之一是：如何让我们的AI应用拥有持续的、上下文感知的、能够从历史经验中学习和推理的“记忆”？ 传统的RAG（Retrieval Augmented Generation）模式，虽然极大地扩展了LLM的知识边界，但其本质是无状态的，每次查询都是相对独立的。而LangGraph，作为LLM编排的利器，通过状态机和节点间跳转，赋予了应用流程和生命周期。它的Checkpoints机制，更是为我们提供了保存应用状态的强大能力。然而，仅仅保存状态是不够的，如果不能智能地检索和利用这些历史状态，它们就只是一堆沉睡的数据。 我们 …

继续阅读“探讨 ‘Vector Store as Memory’：将 LangGraph 的 Checkpoints 与向量数据库融合，打造真正的‘第二大脑’”

发布于

什么是 ‘Hierarchical Memory’？在多代理系统中实现‘局部私有记忆’与‘全局共享记忆’的隔离控制

探索多代理系统中的分层记忆：局部私有与全局共享的隔离控制 在复杂的多代理系统中，如何有效地管理和利用信息是系统性能、可扩展性、鲁棒性乃至智能水平的关键。如同生物大脑或现代计算机系统，信息并非扁平化存储，而是以一种分层、结构化的方式组织。这种组织方式，我们称之为“分层记忆”（Hierarchical Memory）。它在多代理系统中扮演着核心角色，尤其是在实现“局部私有记忆”与“全局共享记忆”的有效隔离与协同控制方面。 1. 分层记忆：概念与多代理系统的演进 分层记忆的概念源于计算机体系结构，描述了不同速度、容量和成本的存储设备如何协同工作，以提供高效的数据访问。例如，CPU缓存、主内存（RAM）、固态硬盘（SSD）和机械硬盘（HDD）构成了典型的分层记忆体系。数据访问频率越高、时效性要求越强，其存储层级就越靠近处理器。 将这一概念扩展到多代理系统，分层记忆指的是在系统内部，信息或知识被组织成多个层级，每个层级具有不同的访问权限、更新频率、一致性要求和代理可见性。最常见的划分是： 局部私有记忆（Local Private Memory, LPM）：每个代理独有的、存储其自身特定信息、信念 …

继续阅读“什么是 ‘Hierarchical Memory’？在多代理系统中实现‘局部私有记忆’与‘全局共享记忆’的隔离控制”

发布于

利用 ‘Vectorstore Retrievable Memory’：如何实现跨会话（Cross-session）的全局偏好召回？

各位编程专家，大家好。 在构建智能系统，特别是那些与用户进行持续交互的应用时，我们经常面临一个核心挑战：如何让系统记住用户的偏好，并能在不同的会话、不同的时间点，甚至在用户没有明确提及的情况下，智能地召回并利用这些偏好？传统的基于规则的系统或简单的键值存储往往力不从心，因为用户的偏好是复杂、模糊且不断演变的。 今天，我们将深入探讨一个强大且日益流行的解决方案：利用 ‘Vectorstore Retrievable Memory’ 来实现跨会话的全局偏好召回。我们将从理论基础出发，逐步深入到具体的实现细节、最佳实践以及高级考量，并辅以丰富的代码示例。 1. 跨会话全局偏好召回：为何如此重要与困难？ 想象一下，你正在开发一个智能推荐系统，一个AI助手，或者一个个性化学习平台。用户在第一次会话中表达了对科幻电影的喜爱，对黑暗模式UI的偏好，或者对Python编程语言的兴趣。在后续的会话中，你希望系统能够自动： 推荐更多科幻电影。 默认显示黑暗模式界面。 优先展示Python相关的学习资源。 这就是 跨会话全局偏好召回 的核心目标。它旨在让系统具备一种长期记忆，存储用户 …

继续阅读“利用 ‘Vectorstore Retrievable Memory’：如何实现跨会话（Cross-session）的全局偏好召回？”

发布于

解析 ‘Memory Consolidation’：在 Agent 闲时（Off-peak），如何利用 LLM 自动整理并归纳旧的对话日志？

在智能体（Agent）系统中，记忆扮演着至关重要的角色。它不仅是智能体理解当前上下文的基础，更是其实现长期学习、个性化交互和复杂决策能力的核心。然而，随着智能体与用户交互的深入，累积的原始对话日志会变得极其庞大且无序。这些日志虽然包含了智能体的宝贵经验，但直接用于实时推理往往效率低下，成本高昂，且容易超出上下文窗口限制。 这就是“记忆整合”（Memory Consolidation）概念应运而生的原因。我们将探讨如何在智能体的闲时（Off-peak）利用大型语言模型（LLM）的强大能力，对这些旧的对话日志进行自动化整理和归纳，将其从原始、离散的经验转化为结构化、可检索、高层次的知识。 1. 引言：智能体记忆的挑战与闲时整合的机遇 智能体的核心能力之一是其“记忆”——对过往交互和获取信息的存储与检索。一个没有记忆的智能体，每一次交互都像第一次，无法从经验中学习，也无法提供连贯、个性化的服务。在实际应用中，智能体通常会记录下每一次与用户的完整对话，这些原始日志构成了其最基础的“长期记忆”。 然而，这种原始日志的存储方式带来了诸多挑战： 信息过载与噪音： 大量的原始文本数据中夹杂着冗余、重复 …

继续阅读“解析 ‘Memory Consolidation’：在 Agent 闲时（Off-peak），如何利用 LLM 自动整理并归纳旧的对话日志？”

发布于

什么是 ‘Temporal Memory’？如何让 Agent 意识到“刚才”、“昨天”与“去年的历史”在权重上的差异？

智能体的时序记忆：感知“昨天”与“去年”的差异 各位同仁，大家好。今天我们将深入探讨一个在构建智能体（Agent）时至关重要的概念：时序记忆 (Temporal Memory)。在人工智能领域，我们赋予智能体感知、学习和行动的能力，但仅仅记住“发生了什么”是不够的。一个真正智能的代理，必须理解“何时发生”以及“这件事情离现在有多久”，并根据时间的远近来赋予记忆不同的权重。这就像人类一样，对“刚才”发生的事情记忆犹新且具有高相关性，对“昨天”的事情有所印象，而对“去年”的事件可能只剩下模糊的轮廓或重要的摘要。 一、时序记忆的本质与重要性 什么是时序记忆？ 简单来说，时序记忆是指智能体存储和检索带有时间戳信息的经验、观察和内部状态的能力。它不仅仅是一个简单的事件列表，更是一个能够理解事件发生顺序、持续时间以及事件与当前时刻相对距离的动态系统。 为什么时序记忆如此重要？ 情境感知 (Context Awareness)： 智能体需要理解当前情境。一个事件的发生时间往往决定了它对当前情境的关联程度。例如，用户“刚才”说要买牛奶，这比“上周”说要买牛奶更具紧迫性和相关性。 决策制定 (Decis …

继续阅读“什么是 ‘Temporal Memory’？如何让 Agent 意识到“刚才”、“昨天”与“去年的历史”在权重上的差异？”

发布于

解析 ‘Windowed Memory’ 的截断陷阱：为什么简单的 `history[-k:]` 会破坏 LLM 的因果推理能力？

解析 ‘Windowed Memory’ 的截断陷阱：为什么简单的 history[-k:] 会破坏 LLM 的因果推理能力？ 各位同仁，各位对大型语言模型（LLM）充满热情的开发者与研究者们，大家好。今天，我们将深入探讨一个在构建基于 LLM 的对话系统时，看似简单却蕴含着巨大风险的设计选择：使用固定大小的滑动窗口 (history[-k:]) 来管理模型的记忆。这个方法在实践中广泛应用，因为它直观、易于实现，并且能有效控制成本与延迟。然而，它也隐藏着一个致命的“截断陷阱”，一个足以从根本上破坏 LLM 因果推理能力的陷阱。 我们将从 LLM 的基本工作原理出发，逐步揭示 history[-k:] 如何在不知不觉中，肢解了上下文的连贯性，截断了因果链条，最终导致模型出现逻辑混乱、前后矛盾乃至“幻觉”的问题。随后，我将通过具体的代码示例和场景分析，生动地展示这些缺陷，并最终提出更稳健、更智能的内存管理策略，以期帮助大家构建出真正具备长程理解与推理能力的 LLM 应用。 1. LLM 的上下文窗口：记忆的边界与推理的基石 大型语言模型，如 GPT 系列、BERT、 …

继续阅读“解析 ‘Windowed Memory’ 的截断陷阱：为什么简单的 `history[-k:]` 会破坏 LLM 的因果推理能力？”

发布于

什么是 ‘Memory Side-loading’？如何在加载 Chain 时手动注入数据库中的历史会话上下文？

欢迎来到本次技术讲座。今天，我们将深入探讨在构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时一个至关重要但常常被忽视的方面：如何有效管理和注入历史会话上下文。具体来说，我们将聚焦于“Memory Side-loading”这一概念，以及如何在加载Chain时，从持久化存储（如数据库）中手动注入这些历史会话数据。 随着LLM在各种应用中扮演越来越重要的角色，从智能客服到个性化助手，我们很快发现，仅仅进行单次、无上下文的交互是远远不够的。一个真正有用的AI助手必须能够记住之前的对话，理解上下文，并在此基础上继续交流。这就引出了“记忆”或“状态管理”的核心需求。 1. LLM Chain与内存：构建有状态AI应用的基础 在讨论Memory Side-loading之前，我们首先需要理解LLM Chain以及内存（Memory）在其中的作用。 1.1. 什么是LLM Chains？ LLM Chains是连接不同组件（如LLM、Prompt Template、Memory、Output Parser等）的序列或图结构，旨在构建更复杂、更强大的LLM应用程序。它们将多个操作串联起来，使LLM能够执行多 …

继续阅读“什么是 ‘Memory Side-loading’？如何在加载 Chain 时手动注入数据库中的历史会话上下文？”

发布于

什么是 ‘Entity Memory’？如何利用命名实体识别（NER）在对话中维护一个动态更新的知识图谱？

各位同仁、技术爱好者们： 欢迎来到今天的讲座，我们将深入探讨一个在构建智能对话系统，特别是与大型语言模型（LLM）结合时，至关重要的概念——“实体记忆”（Entity Memory）。我们将从编程专家的视角，剖析实体记忆的本质、其在对话上下文维护中的作用，并重点关注如何利用命名实体识别（NER）技术来动态构建和更新一个知识图谱，从而赋予对话系统超越短期记忆的“长期理解力”。 1. 对话中的上下文挑战：为什么我们需要实体记忆？ 大型语言模型（LLM）如GPT系列，无疑在自然语言理解和生成方面取得了突破性进展。它们能够生成流畅、连贯的文本，并对各种指令做出响应。然而，LLM在实际对话系统应用中面临一个核心挑战：它们的“记忆”是有限的。 当前LLM的对话能力主要依赖于其“上下文窗口”（Context Window）。这意味着，LL模型在生成当前回复时，只能回顾和处理最近的若干个对话回合。一旦对话内容超出这个窗口，早期的信息就会被“遗忘”。这导致了几个问题： 指代消解困难： 当用户说“他去了哪里？”时，如果“他”在上下文窗口之外，LLM将无法知道“他”指的是谁。 长期上下文丢失： 跨多轮对话的 …

继续阅读“什么是 ‘Entity Memory’？如何利用命名实体识别（NER）在对话中维护一个动态更新的知识图谱？”

发布于

什么是 ‘Heterogeneous Memory Management’ (HMM)？内核如何统一管理 CPU 和 GPU 的内存地址空间？

各位同仁、技术爱好者们，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在现代高性能计算领域至关重要的话题：异构内存管理（Heterogeneous Memory Management，简称 HMM）。随着摩尔定律的放缓，我们不再仅仅依赖 CPU 的单核性能提升，而是转向通过集成更多专用硬件加速器（如 GPU、FPGA、NPU 等）来提升系统整体吞吐量和能效。这种多处理器、多架构协同工作的模式，我们称之为“异构计算”。 然而，异构计算在带来巨大性能潜力的同时，也引入了复杂的内存管理挑战。传统的 CPU 与 GPU 之间各自为政的内存模型，已经成为制约其潜能释放的一大瓶颈。HMM 正是为了解决这一痛点而生，它旨在统一 CPU 和 GPU 等异构设备的内存地址空间，让内存访问变得更加透明、高效。 作为一名编程专家，我将带领大家从宏观概念到 Linux 内核的微观实现，层层剖析 HMM 的奥秘。我们将通过代码片段和严谨的逻辑，理解内核是如何构建这一统一管理机制的。 一、异构计算的崛起与内存挑战 我们正身处一个数据爆炸的时代。无论是人工智能的深度学习训练与推理、大数据分析、科学模拟，还是图形渲染与游戏，都对 …

继续阅读“什么是 ‘Heterogeneous Memory Management’ (HMM)？内核如何统一管理 CPU 和 GPU 的内存地址空间？”