ホームページ >ウェブフロントエンド >jsチュートリアル >ChatGPT メモリ: どのように機能するのですか?
あなたが短くて直接的な答えを好むことを AI が覚えていてくれたらいいのにと思ったことはありませんか?それとも、特定のトピックについてより詳細な回答を希望しますか? AI メモリによりこれが可能になり、システムがユーザーの好みを記憶し、さまざまな会話に適応できるようになります。
LLMChat では、AI をよりスマートにするだけでなく、より個人的なものにすることで、より直感的に感じられる AI チャット エクスペリエンスの構築に取り組んできました。これを実現するための重要な方法の 1 つは、AI に記憶する機能を与えることです。
AI メモリにはユーザー固有の情報が保存され、今後のインタラクションをパーソナライズします。 関数呼び出しアプローチを活用し、新しい情報の追加、更新、または削除が必要なときに特定のアクションをトリガーします。たとえば、AI に簡潔な回答を好むと伝えると、AI はそれを記憶し、今後のチャットでの応答を調整します。
メモリの管理に使用するスキーマは次のとおりです:
const memoryToolSchema = z.object({ memory: z.array( z.string().describe("Key information about the user") ).describe("New info to be added or updated"), question: z.string().describe("The user's request"), });
AI 記憶システムの中核を見てみましょう。ユーザー設定などの新しい情報が提供されると、DynamicStructuredTool により、AI が必要な詳細を動的に更新または追加します。これがどのように機能するかを垣間見てみましょう:
const memoryFunction = (context: ToolExecutionContext) => { return new DynamicStructuredTool({ name: "memory", description: "Manages user preferences and adapts interactions...", schema: memoryToolSchema, func: async ({ memory, question }) => { const existingMemories = context.preferences?.memories || []; const chain = RunnableSequence.from([ PromptTemplate.fromTemplate(` User request: "{question}" New info: {new_memory} Existing memories: {existing_memory} Update memories: 1. Update existing details 2. Remove if necessary 3. Add new unique memories`), context.model, memoryParser, ]); const response = await chain.invoke({ new_memory: memory.join("\n"), existing_memory: existingMemories.join("\n"), question: question, }); context.updatePreferences?.({ memories: response.memories }); return question; }, }); };
この機能により、AI がユーザーの好みに継続的に適応し、あらゆるインタラクションがカスタマイズされ、より関連性のあるものに感じられるようになります。
AI メモリは、インタラクションをよりパーソナライズすることでユーザー エクスペリエンスを向上させます。回答の好みを記憶する場合でも、進行中のプロジェクトを追跡する場合でも、好みを知る場合でも、記憶によって AI がよりインテリジェントに動作できるようになります。また、ユーザーが制御できるようになり、記憶された内容を管理したり、設定を更新したり、必要に応じてすべてをクリアしたりすることができます。
// Example: Updating user preferences in real-time context.updatePreferences?.({ memories: response.memories, });
記憶により AI は単なるツールではなく、ユーザーに適応する相棒になります。関数呼び出しアプローチを使用することで、動的でパーソナライズされた会話の新たな可能性を解き放ちました。 LLMChat では、記憶によって AI インタラクションがどのように変化し、AI インタラクションをより賢く、より人間らしくすることができるかに興奮しています。
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