Az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) alapvetően képesek szövegek generálására, de emlékezni arra, amit létrehoznak, már kihívást jelent számukra. Ennek a problémának a megoldására különböző memória-motorokat fejlesztenek, amelyek emberihez hasonló memóriaképességekkel ruházzák fel a mesterséges intelligencia rendszereit.
Ebben az ismeretterjesztő anyagban lépésről lépésre mutatják be, hogyan telepíthető egy nyílt forráskódú memória-motor helyben, illetve hogyan tesztelhető annak működése alapvető és valós példákon keresztül. Az eszköz célja, hogy AI-ügynökök és multi-ágens rendszerek számára biztosítson kontextusérzékeny, folyamatos memóriát, automatikus adatfeldolgozással és releváns információk visszakeresésével egy vagy akár több hosszabb beszélgetés során.
A memória-motor többféle adatbázissal, például SQLite-tal, PostgreSQL-lel, MySQL-lel kompatibilis, és univerzálisan integrálható a legismertebb LLM-könyvtárakkal, mint például az OpenAI, az Anthropic vagy a Light LLM. A tesztelés során felmerülnek érdekességek és kérdések, például hogy mennyire megbízható a rendszer több szekcióban történő emlékmegtartáskor, vagy hogy érdemes-e saját hibakezelést építeni a teljes stabilitás érdekében.
Az anyag olyan témákat is körüljár, mint az állapotmentes és állapotmegőrző memóriaműködés, a vektorig alapú strukturált memóriafeldolgozás, illetve a perzisztens AI-asszisztensek vagy projektmenedzsment eszközök megvalósításának lehetőségei. Felmerül a kérdés, mennyiben befolyásolja az adatok tárolási módja a mesterséges intelligencia megbízhatóságát és hosszú távú alkalmazhatóságát.
