成都销售型网站外贸网站网站建设

成都销售型网站,外贸网站网站建设,网站主页面设计模板,做网站淮南简介 文章讲述了AI记忆系统的三大演进阶段#xff1a;朴素RAG的只读模式、Agentic RAG的工具化检索#xff0c;以及Agent Memory的读写时代。这种从只读到读写的范式转变#xff0c;使AI从被动的信息检索工具朴素RAG的只读模式、Agentic RAG的工具化检索以及Agent Memory的读写时代。这种从只读到读写的范式转变使AI从被动的信息检索工具转变为能够记录、更新和内化知识的动态记忆系统从而实现与用户共同成长。这一转变不仅带来技术挑战也使人机关系从使用走向共建使AI从工具进化为学习伙伴。当前AI交互的一个核心挑战是记忆的缺失。一个关键的范式转变正引导AI从“只读”的知识检索走向“读写”的动态记忆。这种“写入”能力让AI得以从一个博学的工具朝着能够铭记用户、共同成长的学习伙伴迈进。AI交互中的“瞬时记忆”挑战与AI助手的互动中我们常会遇到一种“健忘”的体验。精心传授的偏好、反复提及的背景信息在下一次对话中可能荡然无存。这种交互的断裂感源于多数AI系统在设计上的一个根本特性——它们是无状态的缺乏连贯的、个性化的记忆。这自然引出一个核心问题要构建更智能的AI我们应该继续扩展其访问外部知识的能力还是应着力于构建其内化的、动态的记忆系统答案隐藏在一条从RAG到Agent Memory的清晰演进路径中。这不仅是技术的迭代更是一场关于AI认知模式的演变。第一阶段拥有外部知识——朴素RAG的“只读”模式大型语言模型LLM在其训练数据之外是一个信息孤岛。为了打破这层壁垒一个巧妙的方案应运而生检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG。朴素RAG的理念是在LLM生成回答前先从一个外部知识库如向量数据库中检索相关上下文并将其一并提供给模型。这个模式好比给一个聪明的学生一本“只能查阅、不能做笔记的参考书”。他可以即时查找信息来回答问题但无法记录下任何新的理解或经验。其工作流程可以用以下伪代码来概括# 阶段1离线数据入库 (在与用户交互前完成)def store_documents(documents): for doc in documents: embedding embed(doc) # 将文档向量化 database.store(doc, embedding) # 存入数据库# 阶段2在线检索与生成 (与用户交互时)def answer_question(question): # 第一步总是先进行检索 context search(question) # 第二步将问题和检索到的上下文打包成提示 prompt fContext: {context}\nQuestion: {question}\nAnswer: # 第三步生成回答 response llm.generate(prompt) return response# 检索函数的实现def search(query): query_embedding embed(query) # 从数据库中进行相似度搜索 results database.similarity_search(query_embedding, top_k5) return results这种模式的局限性在于其“一次性”和被动性。检索是一个固定的前置步骤系统无法判断检索的必要性与有效性更无法从交互中学习。第二阶段学会主动判断——Agentic RAG的“工具化”检索为了克服朴素RAG的僵化Agentic RAG将检索行为从一个固定流程升级为一个可供AI自主选择的“工具”。这如同那位学生成长为一名“聪明的图书管理员”。他不再盲目翻书而是会先判断“这个问题需要查资料吗如果需要我应该用哪个数据库”这种模式的核心在于LLM的决策能力。它会分析用户的意图然后决定是否调用SearchTool以及如何调用。以下伪代码展示了这一决策循环# 定义一个可供Agent调用的搜索工具class SearchTool: def __init__(self, database): self.database database def search(self, query): query_embedding embed(query) results self.database.similarity_search(query_embedding, top_k5) return results# Agent的核心决策循环def agent_loop(question): messages [{role: user, content: question}] search_tool SearchTool(database) while True: # LLM会根据对话历史和可用工具进行思考 response llm.generate( messages, tools[SearchTool] # 告知LLM它拥有SearchTool这个工具 ) # 检查LLM的响应是否包含工具调用请求 if response.tool_calls: for tool_call in response.tool_calls: if tool_call.name search: # 如果LLM决定搜索则执行搜索并将结果返回 results search_tool.search(tool_call.arguments[query]) # 将工具执行结果追加到对话历史中供下一步生成参考 messages.append({ role: tool, content: fSearch results: {results} }) else: # 如果LLM认为无需调用工具直接生成最终答案并返回 return response.content尽管Agentic RAG让AI变得更智能但其本质仍未改变知识库是只读的。AI能更高效地“使用”知识却无法“创造”或“内化”新的知识。第三阶段范式转变——Agent Memory开启“读写”时代一个更深刻的转变来自于一次看似微小却影响深远的升级为AI系统赋予“写入”的能力。这就是Agent Memory的核心。图3Agent Memory工作流AI同时拥有读SearchTool和写WriteTool的能力。在Agentic RAG的基础上Agent Memory引入了WriteTool、UpdateTool等可以修改外部知识库的工具。这使得知识库从一个静态的数据源转变为一个动态的、可成长的记忆体。这好比我们的图书管理员终于得到了一本“可以随意读写的活页笔记本”。他不仅能查阅资料还能在与你的交流中随时记录新的事实、偏好和经验。下面的伪代码清晰地展示了“读”和“写”两种工具如何协同工作# 除了搜索工具我们再定义一个写入工具class WriteTool: def __init__(self, memory_database): self.database memory_database # 定义一个简单的存储函数 def store(self, information): self.database.store(information) return fInformation {information} stored successfully.# Agent的决策循环现在拥有了读和写两种选择def agent_loop_with_memory(question): messages [{role: user, content: question}] search_tool SearchTool(knowledge_database) write_tool WriteTool(memory_database) while True: # LLM现在可以在SearchTool和WriteTool之间做选择 response llm.generate( messages, tools[SearchTool, WriteTool] ) if response.tool_calls: for tool_call in response.tool_calls: if tool_call.name search: # 执行“读”操作 results search_tool.search(tool_call.arguments[query]) messages.append({ role: tool, content: fSearch results: {results} }) elif tool_call.name store: # 执行“写”操作将新信息存入记忆 result write_tool.store( tool_call.arguments[information] ) messages.append({ role: tool, content: result }) else: return response.content“写入”能力的引入是AI从“信息检索”走向“经验内化”的关键一步。它让构建真正个性化、能够与用户共同成长的AI成为可能。新的挑战成为AI的“记忆园丁”赋予AI写入记忆的能力也带来了一系列新的复杂挑战其核心是记忆管理。一个无序的记忆系统会因信息冗余、过时和矛盾而逐渐失效。因此未来的AI系统设计需要我们将思维从“数据工程”拓展到“认知架构”的层面。我们需要像“园丁”一样精心设计和维护AI的记忆花园。这包括•记忆分类借鉴认知科学将记忆分为语义记忆事实、情景记忆经历和程序记忆技能并使用不同的数据结构进行存储。•记忆管理策略需要设计遗忘、巩固和压缩机制确保记忆系统的高效与准确。•避免记忆污染建立校验和反馈循环防止错误或有害信息被永久记录。从工具到伙伴的进化阶梯让我们回顾这场进化的阶梯能力信息存储信息检索信息编辑与删除朴素RAG离线一次性、被动手动Agentic RAG离线动态、主动通过工具手动Agent Memory动态、实时通过工具动态、主动通过工具动态、实时通过工具从RAG到Agent Memory的演进核心是从“只读”到“读写”的范式转变。这标志着AI的发展重点正从“如何获取更多知识”转向“如何有效形成和管理经验”。这不仅是技术的进步也影响着人机关系的未来。我们正在从AI的“使用者”转变为其记忆的“共建者”。当一个AI不仅知晓世界更能铭记与你的点滴过往时它便不再仅仅是一个工具而是朝着学习伙伴的角色迈进。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】