Проект "Генезис" — сообщество людей с инженерным мышлением, где разработка электроники, эксперименты и промышленный дизайн соединяются в единую экосистему творчества и инноваций.
Чат: t.me/gen_xt_chat
Реклама на канале @olga94121
Post #337
277
Человеческая память ИИ-агентов
Каждая агентская и RAG-система борется за обновление знаний в реальном времени и быстрое извлечение этих данных.
Но существующие фреймворки ограничены статическим поиском документов, в то время как человеческие задачи требуют интеграции актуальной и динамической базы знаний из различных источников, включая разговоры, новости, события и бизнес-данные.
Эти проблемы можно решить с помощью непрерывно обучающегося и учитывающего время графа знаний — аналога человеческой памяти для ИИ-агентов.
Знакомьтесь – свежий Zep, A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (Paper / GitHub)
Zep решает эти задачи с помощью своего Graphiti — временного графа знаний, который динамически синтезирует как неструктурированные разговорные данные, так и структурированную информацию, сохраняя при этом их исторические связи.
Подобно человеку, Zep может расширять знания своих агентов через обучение на основе взаимодействий с пользователем, организовывая воспоминания агента в эпизоды, извлекая из них сущности и их связи и сохраняя их в графе знаний.
№1. Подграф эпизодов собирает необработанные данные с временными метками, сохраняя каждую деталь для легкого исторического поиска.
№2. Подграф семантических сущностей извлекает сущности (например, «Алиса», «Google») и факты («Алиса работает в Google»). Все версионируется, поэтому устаревшая информация заменяется.
№3 Групповой подграф группирует связанные сущности в кластеры с обобщениями для более быстрого поиска.
Временной Knowledge Graph поддерживает контекстную информацию о фактах, позволяя рассуждать об изменениях состояния и предоставляя информацию о происхождении данных, где каждый "факт" включает даты valid_at и invalid_at, что позволяет агентам отслеживать изменения в предпочтениях пользователя и окружающем его контексте и событиях.
Человеческое сознание – река, меняющаяся, но постоянная. Графы знаний как потоки нейронов. Мудрость ИИ заключается в понимании как потока, так и тишины.
Иначе, с новым Operator ChatGPT можно использовать оператора от Claude, который может использовать оператора от ChatGPT, который может использовать...
Р - рекурсия. П – пятница ✨
Источник
#genesis
Каждая агентская и RAG-система борется за обновление знаний в реальном времени и быстрое извлечение этих данных.
Но существующие фреймворки ограничены статическим поиском документов, в то время как человеческие задачи требуют интеграции актуальной и динамической базы знаний из различных источников, включая разговоры, новости, события и бизнес-данные.
Эти проблемы можно решить с помощью непрерывно обучающегося и учитывающего время графа знаний — аналога человеческой памяти для ИИ-агентов.
Знакомьтесь – свежий Zep, A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory (Paper / GitHub)
Zep решает эти задачи с помощью своего Graphiti — временного графа знаний, который динамически синтезирует как неструктурированные разговорные данные, так и структурированную информацию, сохраняя при этом их исторические связи.
Подобно человеку, Zep может расширять знания своих агентов через обучение на основе взаимодействий с пользователем, организовывая воспоминания агента в эпизоды, извлекая из них сущности и их связи и сохраняя их в графе знаний.
№1. Подграф эпизодов собирает необработанные данные с временными метками, сохраняя каждую деталь для легкого исторического поиска.
№2. Подграф семантических сущностей извлекает сущности (например, «Алиса», «Google») и факты («Алиса работает в Google»). Все версионируется, поэтому устаревшая информация заменяется.
№3 Групповой подграф группирует связанные сущности в кластеры с обобщениями для более быстрого поиска.
Временной Knowledge Graph поддерживает контекстную информацию о фактах, позволяя рассуждать об изменениях состояния и предоставляя информацию о происхождении данных, где каждый "факт" включает даты valid_at и invalid_at, что позволяет агентам отслеживать изменения в предпочтениях пользователя и окружающем его контексте и событиях.
Человеческое сознание – река, меняющаяся, но постоянная. Графы знаний как потоки нейронов. Мудрость ИИ заключается в понимании как потока, так и тишины.
Иначе, с новым Operator ChatGPT можно использовать оператора от Claude, который может использовать оператора от ChatGPT, который может использовать...
Р - рекурсия. П – пятница ✨
Источник
#genesis
- ✍ 2
- 🔥 1
