RAG nu este sfârșitul, memoria AI Agent este direcția viitoare. Descompune acest proces evolutiv în cel mai simplu mod: RAG (2020-2023): - Recuperarea informațiilor dintr-o singură încercare și generarea unui răspuns - Fără decizii, doar extragere și răspunsuri - Problemă: Informațiile irelevante sunt adesea extrase RAG agentic: - Agentul decide dacă este necesară o percheziție - Sursa de date pe care agentul o selectează pentru interogare - Agentul verifică dacă rezultatele sunt utile - Problemă: Încă doar citire și incapabil să învețe din interacțiuni Memoria AI: - Citirea și scrierea cunoștințelor externe - Învață din conversațiile anterioare - Ține minte preferințele utilizatorului, contextul istoric - Realizarea unei personalizări reale Acest model mental este simplu: ↳ RAG: Doar citire, o singură dată ↳ Agentic RAG: Doar citire prin apeluri de unelte ↳ Agent Memory: Permite citirea și scrierea prin apeluri de unelte Puterea memoriei agenților este că agenții pot acum "să-și amintească" lucruri – preferințele utilizatorului, conversațiile anterioare, datele importante, toate acestea putând fi stocate pentru interacțiuni viitoare. Aceasta deblochează posibilități și mai mari: învățare continuă. În loc să fie înghețați la timpul instruirii, agenții pot construi cunoștințe din fiecare interacțiune, îmbunătățindu-se în timp fără recalificare. Memoria este puntea dintre modelele statice și sistemele AI cu adevărat adaptative. Desigur, nu totul a fost lin. Memoria introduce provocări pe care RAG nu le-a avut niciodată înainte: deteriorarea memoriei, decizia ce să uiți și gestionarea mai multor tipuri de memorie (procedurale, episodice și semantice). Este greu să rezolvi aceste probleme de la zero. Dacă vrei să oferi agenților tăi amintiri asemănătoare oamenilor, aruncă o privire la Graphiti, un framework open-source pentru construirea de grafuri de cunoștințe în timp real. Link în următorul tweet!

Conținutul a fost tradus din minunata distribuție a lui @akshay_pachaar