实现 LLM 记忆系统的五种方式

在构建大语言模型（LLM）应用时，记忆系统是提升对话上下文管理、长期信息存储以及语义理解能力的关键技术之一。一个高效的记忆系统可以帮助模型在长时间对话中保持一致性，提取关键信息，甚至具备检索历史对话的能力，从而实现更智能、更人性化的交互体验。以下是实现 LLM 记忆系统的五种方式！

1. 向量记忆 (Vector Memory)
   该记忆系统使用 OpenAI 的嵌入技术将消息转化为向量表示，并通过对话的历史记录实现语义搜索功能。

2. 摘要记忆 (Summary Memory)
   该记忆系统通过为对话片段创建简洁的摘要，在减少内存使用的同时保持上下文完整性。

3. 时间窗记忆 (Time Window Memory)
   该记忆系统结合了最近的消息和重要的长期记忆，采用基于时间和重要性的双存储方法。

4. 关键词记忆 (Keyword Memory)
   该记忆系统使用自然语言处理技术基于关键词匹配对记忆进行索引和检索，无需调用API。

5. 层级记忆 (Hierarchical Memory)
   这是最复杂的记忆系统，采用三层结构，结合即时上下文、短期摘要和长期嵌入记忆。

参考文献：
[1] https://www.caprompt.com/a/6837