Какая память лучше для LLM-агентов: вектор, граф или логи событий?
'Обзор шести паттернов памяти для LLM-агентов в трёх семействам: вектор, граф и логи/эпизоды, с разбором задержек, успешности поисков и типичных отказов.'
Найдено записей: 6
'Обзор шести паттернов памяти для LLM-агентов в трёх семействам: вектор, граф и логи/эпизоды, с разбором задержек, успешности поисков и типичных отказов.'
Google представил Mangle, расширение Datalog в виде библиотеки на Go для объединения и анализа разрозненных данных в задачах безопасности и управления зависимостями.
В этом руководстве показано, как с помощью GPT-4o-mini и Python построить медицинский граф знаний из неструктурированных журналов пациентов для эффективного извлечения и визуализации медицинской информации.
Microsoft Discovery использует ИИ-агентов для революции в научных исследованиях, значительно сокращая время на важные открытия в области климата и здравоохранения.
Подробное руководство по созданию автоматизированного конвейера графа знаний с использованием LangGraph и NetworkX, включающее этапы обработки данных и визуализации.
В руководстве объясняется, как внедрить постоянную память в Claude Desktop с помощью локального графа знаний для персонализированных и последовательных AI-диалогов.