Введение в Zep: Умный уровень памяти для ИИ-агентов
Развитие больших языковых моделей на основе трансформеров значительно продвинуло приложения, основанные на ИИ, особенно разговорные агенты. Однако у этих моделей есть ограничения, связанные с фиксированными окнами контекста, что может привести к потере важной информации. Решения на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG) предлагают внешние знания, но часто полагаются на статический поиск документов, что не подходит для адаптивных бесед.
Проблемы традиционных решений
MemGPT был представлен как решение для памяти ИИ, но он все еще испытывает трудности с поддержанием согласованности в долгосрочных взаимодействиях. В корпоративных приложениях, где ИИ-системы должны интегрировать информацию из текущих бесед и структурированных источников данных, требуется более эффективная структура памяти.
Что такое Zep?
Zep — это уровень памяти, разработанный для решения этих проблем с использованием Graphiti, движка знаний с учетом времени. В отличие от статических методов, Zep постоянно обновляет и синтезирует как неструктурированные разговорные данные, так и структурированную бизнес-информацию.
Преимущества Zep
- Высокая точность: Zep показал 94.8% точности в тестах на глубокое извлечение памяти, что немного выше, чем у MemGPT.
- Улучшенная скорость: Время отклика сократилось на 90% по сравнению с традиционными методами.
- Снижение затрат: Меньше использование токенов, что делает Zep подходящим для корпоративных приложений.
Как работает Zep?
1. Подход на основе графа знаний
Zep структурирует память как иерархический граф знаний, который включает:
- Подграф эпизодов: Сохраняет разговорные данные.
- Подграф семантических сущностей: Организует сущности для улучшения представления знаний.
- Сообщественный подграф: Группирует сущности для более широкого контекста.
2. Обработка временной информации
Zep использует би-временную модель для отслеживания знаний с двумя временными шкалами:
- Хронологическая шкала: Упорядочивает события по времени.
- Системная шкала: Сохраняет записи о том, как данные хранились и обновлялись.
3. Многофункциональный механизм извлечения
Zep использует комбинацию методов для извлечения информации:
- Поиск по косинусному сходству.
- Полнотекстовый поиск Okapi BM25.
- Поиск по графу с использованием обхода в ширину.
4. Эффективность и масштабируемость
Структурируя память в виде графа знаний, Zep снижает избыточное извлечение данных, что приводит к более быстрому отклику и снижению затрат.
Заключение
Zep предлагает структурированный и эффективный способ для ИИ-систем сохранять и извлекать знания на протяжении длительного времени. С 94.8% точности в DMR и доказанной эффективностью в корпоративных приложениях, Zep представляет собой шаг вперед в решениях памяти ИИ.
Как внедрить ИИ в вашу компанию?
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ, и подберите подходящее решение.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
