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「Agent Memory 检索」找到 57 条内容
按专题浏览 →匹配正文:…性事件(如用户投诉)标记永久保留 冲突解决:新摘要与旧记忆冲突时,保留时间戳最新的,或触发澄清对话 高德场景的特殊考量 导航/出行Agent的典型场景: 跨天行程:用户周一规划周末路线,周三继续询问——需保留"规划中"状态 地点偏好:长期记忆重点存储"家/公司/常去地点"的POI关联 实时性权衡:交通状况不存长期记忆,只存"用户偏好避开高速"这类规则 成本权衡:摘要用7B模型,主推理用70B;向量检索用HNSW索引,召回 latency <50ms 学习建议 建议从RAG和A…
匹配正文:核心架构:三层记忆体系 工作记忆(Working Memory) 最近2-4轮对话,直接拼接进prompt 包含当前任务状态、工具调用中间结果 短期记忆(Short-term Memory) 当前会话内的历史(数小时级) 按对话轮次分块,维护时间索引和主题标签 长期记忆(Long-term Memory) 跨会话的持久化知识(天/周/月级) 存储于向量数据库,支持语义检索 多维度检索策略 维度 实现方式 权重场景 语义相似度 对话Embedding + 向量检索(如HNSW)…
匹配正文:…:基于LLM自动标注或用户显式反馈(收藏/编辑) 实体关联:提取关键实体(人/地点/任务)作为稀疏索引 技术实现 # 伪代码示意 memory_vector = concat([ text_embedding, # 768-dim time_embedding(t), # 64-dim, 正弦编码或学习得到 importance_scalar, # 扩展为向量或作为后续加权 entity_sparse_vec # 用于快速过滤 ]) 二、检索策略:混合排序 三阶段检索 粗排:…
学习内容与项目面试,在同一条路上。