网站点击赚钱怎么做做兽设的网站
2026/1/19 19:39:28 网站建设 项目流程
网站点击赚钱怎么做,做兽设的网站,自学做网站可以赚钱吗,软件开发工具是什么意思发明 AI 智能体长期记忆#xff1a;从「金鱼记忆」到「时序推理」—— AI智能体记忆的结构化进化起点#xff1a;原始尝试迭代优化过程问题一#xff1a;信息检索不精准问题二#xff1a;信息会过时问题三#xff1a;检索结果太多、太杂系统化完善实体抽取与消歧时间表达式…发明 AI 智能体长期记忆从「金鱼记忆」到「时序推理」—— AI智能体记忆的结构化进化起点原始尝试迭代优化过程问题一信息检索不精准问题二信息会过时问题三检索结果太多、太杂系统化完善实体抽取与消歧时间表达式解析核心演化路径总结代码https://github.com/getzep/graphiti起点原始尝试如果把用户的对话记录塞进大模型的上下文窗口让它「记住」之前说过的话——模型确实能回答「上周我跟你说了什么」这类问题效果虽有问题却很大上下文窗口塞满11.5万token后模型答题准确率仅 55.4%响应延迟高达 31秒更糟的是对话一长关键信息淹没在海量文本中信息一更新旧事实和新事实混为一谈迭代优化过程问题一信息检索不精准可问题又来了 —— 传统RAG只能做静态文档检索语义相似≠逻辑相关于是你引入 三层知识图谱结构• Episode子图存储原始对话消息保留完整上下文• Semantic Entity子图从对话中抽取实体和关系如「张三」-「就职于」-「公司A」• Community子图用标签传播算法聚类相关实体生成高层摘要这样检索时不再是「大海捞针」而是沿着知识图谱的边精准定位问题二信息会过时可问题又来了——用户说「我换工作了」旧的就职信息怎么处理于是你引入 双时序模型Bi-temporal Model• T时间线记录事实在现实中的有效期valid_at 到 invalid_at• T’时间线记录数据何时入库、何时失效新边入库时系统自动对比语义相关的旧边发现矛盾就将旧边标记为「失效」同时保留历史记录用户问「我 现在 在哪工作」和「我 去年 在哪工作」系统能给出不同答案问题三检索结果太多、太杂可问题又来了——三种搜索方法余弦相似度、BM25全文检索、广度优先图遍历各有所长结果如何整合于是你引入 多级重排机制• RRF融合排序综合多路召回结果• MMR去重最大边际相关性去掉冗余结果• 提及频率排序对话中高频出现的实体优先返回• Cross-encoder精排用模型对候选结果精细打分最终上下文从11.5万token压缩到 1600 token信息密度提升70倍系统化完善实体抽取与消歧消息入库时系统先做命名实体识别再用反思技术Reflexion减少幻觉对抽取出的实体通过embedding相似度全文检索找到候选重复项让LLM判断是否合并避免「张三」和「老张」变成两个节点时间表达式解析「下周四」「两周前」这类相对时间系统根据消息发送时间戳自动转换为绝对时间确保时序推理准确社区动态更新新实体入库时用标签传播的单步逻辑快速分配社区延迟完整社区刷新兼顾实时性和一致性成就总结恭喜你发明了 Zep——基于时序知识图谱的智能体记忆层在时序推理任务上提升 38.4%跨会话任务提升 30.7%——这不仅是检索系统的升级更是赋予AI智能体真正的「长期记忆」能力核心演化路径总结标题从「金鱼记忆」到「时序推理」——AI智能体记忆的结构化进化核心问题全文上下文检索导致信息淹没、时序混乱、延迟高核心解法三层时序知识图谱Episode→Semantic→Community 双时序边失效机制技术支撑BGE-m3嵌入、Neo4j图数据库、Cross-encoder重排、标签传播社区检测最终成果准确率 18.5%延迟 -90%Token -98.6%本质升华将RAG从「静态文档仓库」变成「动态演化的世界模型」模拟人类情景记忆与语义记忆的双系统

需要专业的网站建设服务?

联系我们获取免费的网站建设咨询和方案报价,让我们帮助您实现业务目标

立即咨询