В этом видео вы узнаете о разных подходах к реализации механизма памяти в чат-ботах на основе больших языковых моделей. Это поможет вам выбрать оптимальную стратегию управления памятью для ваших задач.

Благодаря демонстрации инструментов ZEP и FlowWise, вы сможете быстро создать работающего чат-бота с механизмом памяти без написания кода.

Пример перехода от модели GPT к Mistral показывает, как легко можно менять языковую модель, не теряя функциональности. Это знание упростит вам эксперименты с разными моделями.

Технология сжатия больших текстов позволит вам экономить место в контекстном окне модели для хранения большего объема данных.

Подход на основе prompt engineering в memGPT демонстрирует, как с помощью правильных подсказок научить модель самостоятельно работать с памятью.

Возможности ZEP по анализу диалогов дадут вам инструмент для извлечения нужных инсайтов из разговоров с пользователями.

Обсуждение перспектив этой области поможет вам быть в курсе последних трендов и готовиться к использованию новых технологий по мере их появления.

Смотреть: https://youtu.be/KZA0P-axOXs