RAG ei ole loppu, AI Agentin muisti on tulevaisuuden suunta. Purkaa tämä evoluutioprosessi yksinkertaisimmalla tavalla: RAG (2020–2023): - Hae tiedot yhdellä kertaa ja tuottaa vastaus - Ei päätöksiä, vain pelkkä nouto ja vastaukset - Ongelma: Epäolennaista tietoa poimitaan usein Agenttinen RAG: - Agentti päättää, tarvitaanko etsintä - Minkä tietolähteen agentti valitsee kyselyyn - Agentti varmistaa, että tulokset ovat hyödyllisiä - Ongelma: Edelleen vain luku -tilassa eikä voi oppia vuorovaikutuksista AI-muisti: - Ulkoisen tiedon lukeminen ja kirjoittaminen - Opi aiemmista keskusteluista - Muista käyttäjän mieltymykset, historiallinen konteksti - Saavuttaa todellinen personointi Tämä mielimalli on yksinkertainen: ↳ RAG: Vain luku, kertaluonteinen ↳ Agentic RAG: Vain luku -toiminto työkalukutsujen kautta ↳ Agenttimuisti: Mahdollistaa lukemisen ja kirjoittamisen työkalukutsujen avulla Agenttimuistin voima on siinä, että agentit voivat nyt "muistaa" asioita – käyttäjän mieltymyksiä, menneitä keskusteluja, tärkeitä päivämääriä, jotka kaikki voidaan tallentaa tulevia vuorovaikutuksia varten. Tämä avaa vielä suuremmat mahdollisuudet: jatkuvan oppimisen. Sen sijaan, että agentit jäädytettäisiin koulutuksen aikana, he voivat rakentaa tietoa jokaisesta vuorovaikutuksesta ja kehittyä ajan myötä ilman uudelleenkoulutusta. Muisti on silta staattisten mallien ja aidosti adaptiivisten tekoälyjärjestelmien välillä. Tietenkään kaikki ei mennyt mutkattomasti. Muisti tuo mukanaan haasteita, joita RAG ei ole koskaan aiemmin kohdannut: muistin vaurioita, päättää, mitä unohtaa, ja useiden muistityyppien (proseduraalinen, episodillinen ja semanttinen) hallinta. Näitä ongelmia on vaikea korjata alusta alkaen. Jos haluat antaa agenteillesi ihmismäisiä muistoja, tutustu Graphitiin, avoimen lähdekoodin kehykseen reaaliaikaisten tietograafien rakentamiseen. Linkki seuraavassa twiitissä!

Sisältö on käännetty @akshay_pachaar:n upeasta osuudesta