Пам’ять для ІІ: Створюємо Агентів, Що Знають Вас

Пам’ять для Агентів: Як Створити Штучний Інтелект, Що Запам’ятовує Вас (і Ваші Преференції)

Яскравий промінь сонця проникає крізь вікно, освітлюючи пил, що танцює у повітрі. Серце калатає від передчуття, адже сьогодні я розповім вам про дивовижний інструмент, що відкриває двері у світ персоналізованого штучного інтелекту. Як часто ви мріяли про ІІ, що пам’ятає ваші бажання, розпізнає ваші уподобання та зрозуміє навіть найглибші нюанси? Здається, мрії стають реальністю. Сьогодні ми зануримося в магію Memzero, бібліотеки Python, яка дає змогу надати вашим ІІ-агентам довготривалу пам’ять.

Ви колись замислювалися, чому сучасні ІІ часто здаються такими короткозорими? Вони блискуче аналізують інформацію, генерують тексти та відповідають на запитання, але забувають найважливіше – вас. Їхня “пам’ять” – це скоріше швидкий пошук у базі даних, ніж справжнє запам’ятовування. Але уявіть собі світ, де ваші ІІ-агенти навчаються разом з вами, запам’ятовують ваші цілі, вподобання та навіть виправлення. Це як мати неймовірно розумного та чуйного друга, який ніколи не забуде того, що ви йому сказали.

Чому Пам’ять – Це Ключ до Персоналізації

Традиційні робочі процеси та автоматизації, звісно, корисні, але вони рідко можуть зрівнятися з людською кмітливістю. Саме здатність мислити на ходу, приймати рішення та діяти від вашого імені робить ІІ-агентів такими привабливими. Проте, як згадав автор відео, їхня слабка пам’ять часто стає каменем спотикання.

Наразі всі зосереджені на використанні документів для навчання ІІ-агентів через RAG (Retrieval-Augmented Generation). Це безсумнівно важливо, але це не зовсім пам’ять. Хочете, щоб ваш ІІ-агент не просто використовував документи, а й вчився з ваших розмов? Хочете створити агента, який адаптується до вас, запам’ятовуючи ваші цілі, вказівки, випитуватиме ваші бажання та коригуватиме свої дії відповідно до ваших потреб? Це як мати особистого помічника, який знає вас краще, ніж ви самі.

Саме такий вид довгострокової пам’яті виводить ІІ-агентів на новий рівень персоналізації та людської поведінки. Це як перетворити робота на друга, який не просто відповідає на запитання, а розуміє вас.

Знайомство з Memzero: Ваш Квиток у Майбутнє

Memzero – це відкрита бібліотека Python, створена саме для цієї мети. Вона проста у використанні та спеціально розроблена для створення знань, або, інакше кажучи, спогадів, про окремих користувачів. Це надзвичайно корисний інструмент, як ви побачите.

У відео, з якого взято цю інформацію, демонструється проста реалізація з використанням Memzero, інтеграція з Superbase для збереження спогадів, а також створення простого інтерфейсу з аутентифікацією користувачів.

Як Memzero працює:

• Видобування спогадів: Memzero аналізує повідомлення та витягує ключові спогади.
• Збереження спогадів: Ці спогади зберігаються у векторній базі даних, яка може бути інтегрована з Superbase.
• Пошук та використання спогадів: Перед відповіддю на поточне запитання агент шукає відповідні спогади, щоб врахувати їх у відповіді.

Розбирання Прикладів: Від Простого до Складного

У відео, представленому як приклад, автор починає з базової реалізації Memzero, а потім переходить до складніших прикладів, інтегруючи Superbase для зберігання спогадів і створюючи інтерфейс з аутентифікацією користувачів. Давайте розглянемо деякі з них:

Версія 1: Базова реалізація Memzero

У цій версії створюється простий чат-бот, який використовує GPT4 Mini для відповідей та зберігає спогади у пам’яті. Основна функція chat_with_memories приймає поточне повідомлення від користувача та його ID. Ось ключові кроки:

1. Отримання відповідних спогадів: Використовуючи функцію search з Memzero-клієнта, знаходяться найрелевантніші спогади для поточного повідомлення.
2. Створення системного запиту: Створюється системний запит, що включає спогади, отримані на попередньому етапі.
3. Отримання відповіді від ІІ: Відповідь генерується за допомогою OpenAI API.
4. Додавання спогадів: Використовуючи функцію add з Memzero-клієнта, витягуються ключові спогади з поточного повідомлення та додаються до пам’яті.

Цей приклад демонструє, як легко інтегрувати Memzero. Нема потреби в історії розмов. Агент може запам’ятовувати інформацію, навіть якщо між повідомленням і необхідністю її згадати пролягає значний проміжок.

Версія 2: Інтеграція з Superbase

У цій версії додається інтеграція з Superbase, що дозволяє зберігати спогади у векторній базі даних. Це значно розширює можливості довгострокової пам’яті. Основна зміна полягає у конфігурації клієнта Memzero: додаємо інформацію про векторне сховище та підключення до Superbase.

Як працює:

1. Векторне сховище використовує Superbase замість пам’яті.
2. З’єднання з Superbase налаштовується за допомогою рядка підключення (який зазвичай зберігається у змінних середовища).
3. Спогади зберігаються у таблиці menories у схемі vectors.

Версія 3: Superbase Аутентифікація та Інтерфейс

У цьому варіанті використовується простий інтерфейс з використанням Streamlit, щоб продемонструвати аутентифікацію користувачів через Superbase. Цей приклад дозволяє:

1. Авторизація: Користувачі входять у систему за допомогою Superbase Authentication.
2. Ідентифікація користувачів: Користувачам надається ідентифікатор (user ID) для збереження спогадів, що дозволяє зберігати спогади для кожного окремо.
3. Відображення поточної інформації: Відображається ID поточного користувача.
4. Незалежне зберігання спогадів: Спогади кожного користувача зберігаються окремо.

Переваги Long-Term Memory

Інтеграція довгострокової пам’яті дозволяє реалізувати ряд важливих переваг:

• Персоналізація: ІІ агент може адаптуватися до індивідуальних потреб кожного користувача.
• Збереження контексту: Агент здатний запам’ятовувати інформацію з попередніх розмов.
• Покращене розуміння: Агент глибше розуміє користувача.
• Підвищення зручності: Відпадає необхідність постійно повторювати інформацію.
• Більш ефективна робота: Агент може використовувати отриману інформацію для вирішення певних задач. Помічник стає розумнішим.

Memzero: За лаштунками

Memzero не просто зберігає спогади; він робить набагато більше, щоб забезпечити надійну та корисну пам’ять для ваших агентів.

Додавання спогадів:

1. Аналіз повідомлення: Створюється повідомлення, і ІІ використовується для вилучення ключових спогадів з розмов.
2. Збереження у векторній базі даних: Нові спогади додаються у векторну базу даних, виконуючи роль бази знань для кожного користувача.
3. Розв’язання конфліктів: Memzero запобігає дублюванню спогадів.

Пошук спогадів:

1. Переформулювання запиту: ІІ переписує запити для вилучення найсуттєвішої інформації з векторної бази даних.
2. Використання RAG: Векторна база даних та RAG техніка використовуються для отримання корисних спогадів.
3. Врахування метаданих: Метадані та часові мітки використовуються для підвищення точності.

Memzero інтегрує передові RAG-техніки та враховує метадані та часові мітки, що забезпечує надійну та корисну пам’ять.

Виклики та Перспективи

Звичайно, впровадження довгострокової пам’яті не позбавлене викликів. Це, зокрема:

• Управління обсягами пам’яті: З ростом кількості спогадів потрібне ефективне управління пам’яттю
• Точність та релевантність: Важливо забезпечити точність та релевантність.
• Захист від шуму: Потрібно фільтрувати нерелевантну інформацію.

У перспективі Memzero відкриває неймовірні можливості для розширення можливостей ваших ІІ-агентів. Усвідомлення потреб користувачів, а не просто відповіді на запитання. Уявіть майбутнє, де:

• Освіта: ІІ-агенти персоналізують навчальний процес, знаючи ваші сильні сторони та слабкі місця.
• Охорона здоров’я: ІІ-агенти пам’ятають вашу медичну історію, надаючи більш точні рекомендації.
• Повсякденне життя: ІІ-агенти стають вашими надійними помічниками, які враховують ваші смаки та переваги.

Висновок: Зробіть Свій Крок у Майбутнє

Сьогодні ми розкрили секрет створення ІІ-агентів, які пам’ятають вас. Завдяки Memzero, ви можете надати своїм агентам довгострокову пам’ять, що наближає їх до людського рівня розуміння та персоналізації. Тепер ви можете зробити свій перший крок до створення ІІ-агентів, які справді розуміють ваших вимоги.

Не бійтеся експериментувати. Memzero – це потужний інструмент, який відкриває світ для персоналізованого штучного інтелекту. Завантажуйте бібліотеку, вивчайте документацію, діліться своїми ідеями та творіннями. Разом ми можемо побудувати інтелектуальне майбутнє.

Нехай ваші творіння стануть розумнішими, а подорож у світ штучного інтелекту буде захопливою пригодю!