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AI 智能體記憶系統的10大關鍵技術 原創

發布于 2025-7-8 09:28
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關于 AI 智能體的記憶系統架構設計和落地實現可以參考這兩篇文章:《??AI 智能體長期記憶系統架構設計????》和《???AI 智能體的長期記憶系統架構設計與落地實現???》,今天我們詳細剖析下 AI 智能體記憶系統的10大關鍵技術。

AI 智能體記憶系統的10大關鍵技術-AI.x社區

一、AI 智能體記憶系統10大關鍵技術

1、關鍵技術一:為什么長期記憶很重要?

我們構建的 AI 智能體存在以下三個關鍵問題:

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第一、丟失上下文:AI 智能體忘記了過去互動中的重要信息;

第二、通用回應:沒有適當的記憶,AI 智能體的回復變得不個性化且不準確;

第三、信任侵蝕:當 AI 智能體無法記住基本偏好時,用戶失去信心。

這肯定不是通往通用人工智能的道路,或者更實際地說,不是留住客戶的方法。

2、關鍵技術二:為什么 RAG 不適合作為長期記憶系統?

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讓我用一個具體的例子來說明為什么 RAG 作為記憶系統是不合適的?

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考慮一個電商場景:

  • 用戶表達對阿迪達斯運動鞋的喜愛;
  • 他們的鞋子兩個月后壞了,導致沮喪;
  • 用戶將偏好轉向彪馬;
  • 用戶問:“我應該買什么運動鞋?”

在一個基于 RAG 的系統中,“我應該買什么運動鞋?”這個查詢在語義上最接近最初的阿迪達斯偏好。向量數據庫返回了這個過時的事實,AI 智能體錯誤地推薦了阿迪達斯:完全忽略了偏好變化。

核心問題是:

  • 時間順序:哪個事實先出現?
  • 因果關系:鞋子壞了→失望→偏好變化;
  • 事實失效:“喜歡阿迪達斯”應該被后來的事件覆蓋。

3、關鍵技術三:向量嵌入 VS  知識圖譜

這是以上問題的向量嵌入可視化表示:

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在向量空間中,這些事實作為孤立的點存在,沒有明確的關系。查詢找到了最相似的向量嵌入,但完全錯過了因果鏈和時間上下文。

然而,知識圖譜可以明確地用時間有效期來建模這些關系。如下圖中顯示:

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AI 智能體記憶系統的10大關鍵技術-AI.x社區Graphiti動態知識圖譜

  • “喜歡”關系在特定日期失效;
  • “壞了”關系創建了一個因果鏈接;
  • 新的“喜歡”彪馬的關系目前是有效的。

4、關鍵技術四:知識圖譜開源實現 Graphiti

Graphiti 是Zep 的開源框架,用于構建實時、動態的知識圖譜。它專門設計來解決以上探討的記憶問題。

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Graphiti 關鍵特點:

  • 時間感知:跟蹤事件發生的時間以及它們被學習的時間;
  • 關系性:實體+關系+社區;
  • 實時性:動態更新無需昂貴的重新計算
  • 秘密武器:雙時間記憶

5、關鍵技術五:秘密武器:雙時間記憶

這就是 Graphiti 的時間模型的工作方式。每個事實跟蹤四個時間戳:

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  • created_at:Graphiti 學習這個事實的時間;
  • valid_at:事件實際發生的時間;
  • invalid_at:事實變得不真實的時間;
  • expired_at:Graphiti 學習到它不再有效的時間。

這使得強大的時間推理成為可能:“用戶在二月份的偏好是什么?”變得可以回答。

6、關鍵技術六:智能沖突解決

當 Graphiti 遇到沖突信息時,它不會簡單地添加另一個嵌入。相反:

  • 新事實:“阿迪達斯鞋壞了,[用戶不高興]”;
  • 檢測到沖突:這使得“喜歡阿迪達斯”的關系失效;
  • 時間解決:設置 invalid_at 日期并創建因果邊;
  • 結果:為每個偏好設置清晰的時間邊界。
  • AI 智能體記憶系統的10大關鍵技術-AI.x社區

如上結果圖保留了歷史,同時清楚地表明了當前的有效性。這是“更接近人類處理和回憶隨時間變化的狀態的方式”。

7、關鍵技術七:混合檢索

Graphiti 并沒有拋棄向量嵌入,它使它們變得更智能。Graphiti 系統采用混合方法,使得檢索結果:快速、準確、上下文相關的檢索,操作時間以毫秒為單位,而不是秒。

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  • 語義搜索:通過嵌入向量找到相關內容;
  • 關鍵詞搜索:BM25 全文搜索特定術語;
  • 子圖遍歷:從初始結果導航關系;
  • 結果融合:結合所有方法以獲得全面的上下文。

8、關鍵技術八:特定領域的記憶

Graphiti 的一個強大功能是領域建模。心理健康應用程序需要存儲與電商 AI 智能體非常不同的記憶類型。

Graphiti 允許你使用熟悉的工具(比如:pydantic)定義自定義實體和邊,為你提供:

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  • 任何數據源:動態整合對話和業務數據;
  • 相關檢索:只檢索與你的應用程序相關的實體和事實;
  • 熟悉的工具:使用 pydantic 定義你的實體和邊本體。

9、關鍵技術九:適合工作的工具

我并不是主張到處替換 RAG。每種方法都有其優勢,如下表所示:

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AI 智能體應用程序可以使用 RAG 方法用于靜態知識,使用 Graphiti 用于動態記憶。

10、關鍵技術十:記憶 ≠ 知識檢索

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總之,AI 智能體記憶不是知識檢索,而是需要一個能夠處理時間序列、因果關系和動態更新的系統。Graphiti 正是這樣一個系統,它能夠提供更準確、更個性化的服務。


AI 智能體記憶系統的10大關鍵技術-AI.x社區基于Graphiti的Agent智能體架構圖

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者:玄姐

?著作權歸作者所有,如需轉載,請注明出處,否則將追究法律責任
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