RAG non è un punto di arrivo, la memoria dell'AI Agent è la direzione futura. Scomponiamo questo processo evolutivo nel modo più semplice: RAG (2020-2023): - Ricerca di informazioni una tantum, generazione di risposte - Nessuna decisione, solo estrazione e risposta - Problema: spesso si estrae informazioni non pertinenti Agentic RAG: - L'Agent decide se è necessario cercare - L'Agent sceglie quale fonte di dati interrogare - L'Agent verifica se i risultati sono utili - Problema: è ancora in sola lettura, non può apprendere dall'interazione Memoria AI: - Lettura e scrittura di conoscenze esterne - Apprendere dalle conversazioni passate - Ricordare le preferenze degli utenti, il contesto storico - Realizzare una vera personalizzazione Questo modello mentale è molto semplice: ↳ RAG: sola lettura, una tantum ↳ Agentic RAG: realizzato in sola lettura tramite chiamate a strumenti ↳ Memoria dell'Agent: realizzato in lettura e scrittura tramite chiamate a strumenti La potenza della memoria dell'Agent sta nel fatto che ora può "ricordare" le cose: preferenze degli utenti, conversazioni passate, date importanti, tutto questo può essere memorizzato per l'uso nelle interazioni future. Questo sblocca possibilità maggiori: apprendimento continuo. L'Agent non è più bloccato durante l'addestramento, ma può accumulare conoscenze da ogni interazione, migliorando nel tempo senza dover essere riaddestrato. La memoria è il ponte tra modelli statici e veri sistemi AI adattivi. Certo, non è tutto facile. La memoria introduce sfide che RAG non ha mai affrontato: deterioramento della memoria, decisioni su cosa dimenticare e gestione di diversi tipi di memoria (procedurale, contestuale e semantica). Affrontare questi problemi da zero è difficile. Se vuoi dare al tuo Agent una memoria simile a quella umana, dai un'occhiata a Graphiti, un framework open source per costruire grafi di conoscenza in tempo reale. Il link sarà nel prossimo tweet!

Traduzione del contenuto dal fantastico intervento di @akshay_pachaar