ai-agents-for-beginners
Memori untuk Ejen AI
Apabila membincangkan kelebihan unik dalam mencipta Ejen AI, dua perkara utama sering dibincangkan: keupayaan untuk menggunakan alat bagi menyelesaikan tugas dan keupayaan untuk bertambah baik dari masa ke masa. Memori adalah asas dalam mencipta ejen yang mampu memperbaiki diri untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna kita.
Dalam pelajaran ini, kita akan melihat apa itu memori untuk Ejen AI dan bagaimana kita boleh mengurus serta menggunakannya untuk manfaat aplikasi kita.
Pengenalan
Pelajaran ini akan merangkumi:
• Memahami Memori Ejen AI: Apa itu memori dan mengapa ia penting untuk ejen.
• Melaksanakan dan Menyimpan Memori: Kaedah praktikal untuk menambah keupayaan memori kepada ejen AI anda, dengan fokus pada memori jangka pendek dan jangka panjang.
• Menjadikan Ejen AI Lebih Baik: Bagaimana memori membolehkan ejen belajar daripada interaksi lalu dan bertambah baik dari masa ke masa.
Matlamat Pembelajaran
Selepas menyelesaikan pelajaran ini, anda akan tahu bagaimana untuk:
• Membezakan antara pelbagai jenis memori ejen AI, termasuk memori kerja, jangka pendek, dan jangka panjang, serta bentuk khusus seperti memori persona dan episodik.
• Melaksanakan dan mengurus memori jangka pendek dan jangka panjang untuk ejen AI menggunakan rangka kerja Semantic Kernel, memanfaatkan alat seperti Mem0 dan memori Whiteboard, serta mengintegrasikan dengan Azure AI Search.
• Memahami prinsip di sebalik ejen AI yang mampu memperbaiki diri dan bagaimana sistem pengurusan memori yang kukuh menyumbang kepada pembelajaran dan penyesuaian berterusan.
Memahami Memori Ejen AI
Secara asasnya, memori untuk ejen AI merujuk kepada mekanisme yang membolehkan mereka menyimpan dan mengingat maklumat. Maklumat ini boleh berupa butiran spesifik tentang perbualan, keutamaan pengguna, tindakan lalu, atau corak yang dipelajari.
Tanpa memori, aplikasi AI sering kali bersifat tanpa keadaan, bermaksud setiap interaksi bermula dari awal. Ini membawa kepada pengalaman pengguna yang berulang dan mengecewakan di mana ejen “lupa” konteks atau keutamaan sebelumnya.
Mengapa Memori Penting?
Kecerdasan ejen sangat berkait rapat dengan keupayaannya untuk mengingat dan menggunakan maklumat lalu. Memori membolehkan ejen menjadi:
• Reflektif: Belajar daripada tindakan dan hasil lalu.
• Interaktif: Mengekalkan konteks dalam perbualan yang berterusan.
• Proaktif dan Reaktif: Meramalkan keperluan atau bertindak balas dengan sesuai berdasarkan data sejarah.
• Autonomi: Beroperasi dengan lebih bebas dengan menggunakan pengetahuan yang disimpan.
Tujuan melaksanakan memori adalah untuk menjadikan ejen lebih boleh dipercayai dan berkemampuan.
Jenis Memori
Memori Kerja
Anggap ini sebagai sehelai kertas contengan yang digunakan oleh ejen semasa satu tugas atau proses pemikiran yang sedang berlangsung. Ia menyimpan maklumat segera yang diperlukan untuk langkah seterusnya.
Untuk ejen AI, memori kerja sering kali menangkap maklumat yang paling relevan daripada perbualan, walaupun sejarah penuh perbualan itu panjang atau dipotong. Ia memberi fokus kepada elemen utama seperti keperluan, cadangan, keputusan, dan tindakan.
Contoh Memori Kerja
Dalam ejen tempahan perjalanan, memori kerja mungkin menangkap permintaan semasa pengguna, seperti “Saya mahu tempah perjalanan ke Paris”. Keperluan spesifik ini disimpan dalam konteks segera ejen untuk membimbing interaksi semasa.
Memori Jangka Pendek
Jenis memori ini menyimpan maklumat untuk tempoh satu perbualan atau sesi. Ia adalah konteks perbualan semasa, membolehkan ejen merujuk kembali kepada giliran sebelumnya dalam dialog.
Contoh Memori Jangka Pendek
Jika pengguna bertanya, “Berapa harga tiket penerbangan ke Paris?” dan kemudian menyusul dengan “Bagaimana dengan penginapan di sana?”, memori jangka pendek memastikan ejen tahu “di sana” merujuk kepada “Paris” dalam perbualan yang sama.
Memori Jangka Panjang
Ini adalah maklumat yang kekal merentasi pelbagai perbualan atau sesi. Ia membolehkan ejen mengingat keutamaan pengguna, interaksi sejarah, atau pengetahuan umum dalam jangka masa panjang. Ini penting untuk personalisasi.
Contoh Memori Jangka Panjang
Memori jangka panjang mungkin menyimpan bahawa “Ben suka bermain ski dan aktiviti luar, suka kopi dengan pemandangan gunung, dan ingin mengelakkan cerun ski yang sukar kerana kecederaan lalu”. Maklumat ini, yang dipelajari daripada interaksi sebelumnya, mempengaruhi cadangan dalam sesi perancangan perjalanan masa depan, menjadikannya sangat diperibadikan.
Memori Persona
Jenis memori khusus ini membantu ejen membangunkan “personaliti” atau “persona” yang konsisten. Ia membolehkan ejen mengingat butiran tentang dirinya atau peranannya yang dimaksudkan, menjadikan interaksi lebih lancar dan fokus.
Contoh Memori Persona
Jika ejen perjalanan direka untuk menjadi “pakar perancang ski,” memori persona mungkin mengukuhkan peranan ini, mempengaruhi responsnya agar selaras dengan nada dan pengetahuan seorang pakar.
Memori Alur Kerja/Episodik
Memori ini menyimpan urutan langkah yang diambil oleh ejen semasa tugas yang kompleks, termasuk kejayaan dan kegagalan. Ia seperti mengingat “episod” atau pengalaman lalu untuk belajar daripadanya.
Contoh Memori Episodik
Jika ejen cuba menempah penerbangan tertentu tetapi gagal kerana tidak tersedia, memori episodik boleh merekodkan kegagalan ini, membolehkan ejen mencuba penerbangan alternatif atau memaklumkan pengguna tentang isu tersebut dengan cara yang lebih berinformasi semasa percubaan seterusnya.
Memori Entiti
Ini melibatkan pengekstrakan dan pengingatan entiti tertentu (seperti orang, tempat, atau benda) dan peristiwa daripada perbualan. Ia membolehkan ejen membina pemahaman yang berstruktur tentang elemen utama yang dibincangkan.
Contoh Memori Entiti
Daripada perbualan tentang perjalanan lalu, ejen mungkin mengekstrak “Paris,” “Menara Eiffel,” dan “makan malam di restoran Le Chat Noir” sebagai entiti. Dalam interaksi masa depan, ejen boleh mengingat “Le Chat Noir” dan menawarkan untuk membuat tempahan baru di sana.
RAG Berstruktur (Retrieval Augmented Generation)
Walaupun RAG adalah teknik yang lebih luas, “RAG Berstruktur” diketengahkan sebagai teknologi memori yang berkuasa. Ia mengekstrak maklumat yang padat dan berstruktur daripada pelbagai sumber (perbualan, e-mel, imej) dan menggunakannya untuk meningkatkan ketepatan, pengingatan, dan kelajuan dalam respons. Berbeza dengan RAG klasik yang hanya bergantung pada kesamaan semantik, RAG Berstruktur berfungsi dengan struktur maklumat yang wujud.
Contoh RAG Berstruktur
Daripada hanya memadankan kata kunci, RAG Berstruktur boleh menganalisis butiran penerbangan (destinasi, tarikh, masa, syarikat penerbangan) daripada e-mel dan menyimpannya dengan cara yang berstruktur. Ini membolehkan pertanyaan yang tepat seperti “Penerbangan apa yang saya tempah ke Paris pada hari Selasa?”
Melaksanakan dan Menyimpan Memori
Melaksanakan memori untuk ejen AI melibatkan proses sistematik pengurusan memori, yang merangkumi penjanaan, penyimpanan, pengambilan, integrasi, pengemaskinian, dan bahkan “melupakan” (atau memadamkan) maklumat. Pengambilan adalah aspek yang sangat penting.
Alat Memori Khusus
Salah satu cara untuk menyimpan dan mengurus memori ejen adalah dengan menggunakan alat khusus seperti Mem0. Mem0 berfungsi sebagai lapisan memori yang berterusan, membolehkan ejen mengingat interaksi yang relevan, menyimpan keutamaan pengguna dan konteks fakta, serta belajar daripada kejayaan dan kegagalan dari masa ke masa. Idea di sini adalah bahawa ejen tanpa keadaan berubah menjadi ejen dengan keadaan.
Ia berfungsi melalui saluran memori dua fasa: pengekstrakan dan pengemaskinian. Pertama, mesej yang ditambahkan ke utas ejen dihantar ke perkhidmatan Mem0, yang menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) untuk meringkaskan sejarah perbualan dan mengekstrak memori baru. Seterusnya, fasa pengemaskinian yang didorong oleh LLM menentukan sama ada untuk menambah, mengubah, atau memadamkan memori ini, menyimpannya dalam stor data hibrid yang boleh merangkumi pangkalan data vektor, graf, dan nilai kunci. Sistem ini juga menyokong pelbagai jenis memori dan boleh menggabungkan memori graf untuk mengurus hubungan antara entiti.
Menyimpan Memori dengan RAG
Selain alat memori khusus seperti Mem0, anda boleh memanfaatkan perkhidmatan carian yang kukuh seperti Azure AI Search sebagai backend untuk menyimpan dan mengambil memori, terutamanya untuk RAG Berstruktur.
Ini membolehkan anda mengasaskan respons ejen anda dengan data anda sendiri, memastikan jawapan yang lebih relevan dan tepat. Azure AI Search boleh digunakan untuk menyimpan memori perjalanan pengguna, katalog produk, atau sebarang pengetahuan khusus domain.
Azure AI Search menyokong keupayaan seperti RAG Berstruktur, yang cemerlang dalam mengekstrak dan mengambil maklumat yang padat dan berstruktur daripada set data besar seperti sejarah perbualan, e-mel, atau bahkan imej. Ini memberikan “ketepatan dan pengingatan supermanusia” berbanding pendekatan pemotongan teks dan pengekodan tradisional.
Menjadikan Ejen AI Lebih Baik
Corak biasa untuk ejen yang mampu memperbaiki diri melibatkan pengenalan “ejen pengetahuan”. Ejen berasingan ini memerhatikan perbualan utama antara pengguna dan ejen utama. Peranannya adalah untuk:
-
Mengenal pasti maklumat berharga: Menentukan sama ada mana-mana bahagian perbualan patut disimpan sebagai pengetahuan umum atau keutamaan pengguna tertentu.
-
Mengekstrak dan meringkaskan: Menyaring pembelajaran atau keutamaan penting daripada perbualan.
-
Menyimpan dalam pangkalan pengetahuan: Menyimpan maklumat yang diekstrak ini, selalunya dalam pangkalan data vektor, supaya ia boleh diambil semula kemudian.
-
Menambah pertanyaan masa depan: Apabila pengguna memulakan pertanyaan baru, ejen pengetahuan mengambil maklumat yang disimpan yang relevan dan menambahkannya kepada arahan pengguna, memberikan konteks penting kepada ejen utama (serupa dengan RAG).
Pengoptimuman untuk Memori
• Pengurusan Kependaman: Untuk mengelakkan interaksi pengguna menjadi perlahan, model yang lebih murah dan cepat boleh digunakan pada mulanya untuk memeriksa dengan cepat sama ada maklumat itu berharga untuk disimpan atau diambil, hanya menggunakan proses pengekstrakan/pengambilan yang lebih kompleks apabila perlu.
• Penyelenggaraan Pangkalan Pengetahuan: Untuk pangkalan pengetahuan yang semakin berkembang, maklumat yang kurang kerap digunakan boleh dipindahkan ke “penyimpanan sejuk” untuk menguruskan kos.
Ada Lagi Soalan Tentang Memori Ejen?
Sertai Azure AI Foundry Discord untuk berhubung dengan pelajar lain, menghadiri waktu pejabat, dan mendapatkan jawapan kepada soalan anda tentang Ejen AI.
Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang berwibawa. Untuk maklumat penting, terjemahan manusia profesional adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.