- ปัจจุบันเอเจนต์ใช้ LLM ที่ถูกจำกัดด้วย context window ที่กำหนดไว้
- Memary ช่วยก้าวข้ามข้อจำกัดนี้ โดยทำให้เอเจนต์สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากไว้ในกราฟความรู้ อนุมานความรู้ของผู้ใช้ผ่านโมดูลหน่วยความจำ และค้นคืนเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อสร้างคำตอบที่มีความหมาย
- ความสามารถที่มีให้
- Routing Agent: ใช้เอเจนต์ ReAct เพื่อกำหนดเส้นทางคิวรีที่จะรันบนหลายเครื่องมือ
- การสร้างและค้นหากราฟความรู้: ใช้ Neo4j เพื่อสร้างกราฟความรู้ที่เก็บคำตอบของเอเจนต์ไว้สำหรับค้นคืนภายหลัง
- Memory Stream: ใช้การสกัดเอนทิตีเพื่อติดตามเอนทิตีทั้งหมดที่จัดเก็บอยู่ในกราฟความรู้ สตรีมนี้สะท้อนความรู้ในภาพกว้างของผู้ใช้
- คลังความรู้เอนทิตี: จัดกลุ่มและจัดลำดับเอนทิตีทั้งหมดใน Memory Stream แล้วส่งเอนทิตีอันดับต้น ๆ จำนวน N รายการเข้าสู่ context window คลังความรู้นี้สะท้อนความรู้เชิงลึกของผู้ใช้
1 ความคิดเห็น
ผู้มีส่วนร่วมหลักเป็นคนเกาหลีสินะ ;)