Elke dag speel kunsmatige intelligensie chatbots 'n rol in ons interaksies, kliëntondersteuning, produktiwiteitsinstrumente en meer, wat optree as digitale assistente vir tipiese gesprekke. Nou, dink oor 'n dialoog met iemand wat niks van gister onthou nie; dit sal vereis dat jy jouself die hele gesprek herhaal.Dit is hoe 'n chatbot sonder konteks, of geheue, sou voel. Wat is konteksgeheue in chatbots? Kontekstgeheue verwys na die vermoë van 'n chatbot om inligting uit verlede interaksies te hê en verwys na daardie inligting in toekomstige gesprekke. In plaas daarvan dat die chatbot elke nuwe invoer as 'n onafhanklike boodskap behandel, maak die chatbot verbindings tussen verlede boodskappe en toekomstige boodskappe; dit is nou verwant aan die konsep van gespreksstaat. Byvoorbeeld: 
 
 
 As jy verlede week 'n chatbot gevra het om jou te herinner aan jou oefenprogram en vandag sê jy, "Wat is my sessie môre?" die bot moet verstaan dat dit 'n ondersoek is oor 'n skedule vir 'n fiksheid beplanner. In die winkel chatbot scenario, jy sê "Ek benodig swart skoene," en dan sê jy "Soek my soortgelyke in ander kleure," en die bot sal jou nie weer vra watter produk jy gekyk het nie. Hierdie oorgang van reaktiewe antwoorde na voortgesette gesprekke word veroorsaak deur hoe geheue in chatbot-stelsels behandel word. Die vlakke van chatbot geheue Geheue is nie almal ewe toegerus in 'n chatbot nie. Ontwikkelaars volg verskeie strategieë afhangende van die spesifieke doelwitte en beperkings van hul onderskeie stelsels. 
 
 
 
 Korttermyngeheue: Behou die gesprekke wat binne 'n enkele sessie plaasvind.As jy "Ja" of "Nee" sê, weet die bot presies wat jy reageer. Langtermyngeheue: Bewaar kennis tussen interaksies. inligting kan identifiseerbare feite insluit, soos jou naam, die opsies waarvoor jy voorheen 'n voorkeur getoon het, of miskien verklarings wat jy in die verlede gemaak het. Episodiese geheue: Meer gesofistikeerde stelsels onthou nou spesifieke interaksies uit die verlede, amper soos om 'n storie te onthou. "Kan jy onthou dat ek verlede maand vir laptop aanbevelings gevra het?" Die kombinasie van hierdie lae vertel hoe die chatbot die toestand van die gesprek kan voortgaan en help die interaksie voel meer soos jy met 'n gesprekspartner praat teen 'n transaksie-toestel. Uitdagings in konteks bewaring Natuurlik, geheue gee is nie soos om 'n skakel te draai nie. Ontwikkelaars word gekonfronteer met verskillende uitdagings wanneer dit kom by die bou van konteksgebaseerde stelsels: 
 
 
 
 
 Data Storage: geheue kan 'n baie groot dataset van chat geskiedenis skep wat baie hulpbronne kan neem om vir die eindgebruiker te bespaar. Privaatheidskwessies: Die bewaring van identifiseerbare inligting vereis uitdruklike toestemming van die gebruiker en ooreenstemming met regulasies soos GDPR. Relevansie Filtering: Nie elke konteks kan nuttig wees nie. Die probleem is hoe om die bot te leer wat om op te slaan en wat om te ignoreer. Error Compounding: 'N enkele verkeerde interpretasie kan dan in daaropvolgende gesprekke volg, wat herhaalde misverstand veroorsaak as die bot die "verkeerde konteks" onthou. Daarom gee hierdie probleme ons 'n baie sterk aanduiding dat konteksbehoud verder gaan as 'n eenvoudige ingenieursprobleem en is, in werklikheid, ook 'n kwessie van ontwerp en etiek. Tegnieke vir geheue in AI Chatbot Ontwikkeling Vandag gebruik ontwikkelaars beide ontwerpgebaseerde en masjienleergebaseerde benaderings in 'n hibridmetode om gespreksgeheue te implementeer. 
 
 
 
 
 Sessie ID's en Tokens: Die mees basiese vorm van geheue wat eenvoudig die sessie tag, wat toelaat dat die konteks bestaan so lank as die sessie voortduur. Database-Linked Profiles: Die intelligente stap-up proses waarin die bots gebruikersprofiele skep wat gekoppel is aan hul ID oor verskeie platforms, en dus langtermyngeheue ontwikkel. Embedding en Vector Search: AI-gebaseerde tegnieke wat chatbots toelaat om besonderhede te "herinner" nie as statiese rekords nie, maar eerder as verbindings wat as hoë-dimensionele vektore gestoor word. Fine-tuned LLMs met geheue lae: Sommige groot taalmodelle het nou geheue lae in neurale netwerke, en bied dus 'n minder meganiese vorm van onthou wat die bot voorheen verwerf en geleer kennis oor. Alle benaderings sal doeltreffendheid, koste, privaatheidsaspekte en akkuraatheidskompromisse hê.Maar aan die einde van die dag staan dieselfde doelwit: om 'n redelike gespreksstaat oor tyd te handhaaf. Real-Wereld Impact van konteks bewaring Die behoefte aan masjiengeheue is nie teoreties nie; ons sien die implikasies daarvan as mense chat-gebaseerde platforms aanneem of nie aanneem nie. 
 
 
 
 
 Klant diens: 'N ondersteuningsbot wat jou nuutste kaartjie nommer onthou en uit die gesprek kan voer en opneem, voel baie meer kliënt-gerichte as 'n ander bot wat 'n verbruiker elke keer van die nul sal begin. Gesondheidsorg: Virtuele assistente wat vorige medikasie skedule oor tyd onthou, kan die las op pasiënte verminder. E-handel: Botte wat nuwe produkte aanbeveel om te kyk wat gebaseer is op produkte wat voorheen gekyk is, kan omskakeling bevorder. Onderwys: Leerbots wat in staat is om studente se vordering oor tyd te volg, kan aangepaste lesplane skep in plaas van algemene voorstelle om leerdoelwitte te bereik. Hierdie kontekste toon ons hoe konteksbehoud chatbots verander van statiese vrae en vrae na dinamiese assistente wat na die gebruikers se behoeftes gekalibreer voel. Die toekoms van die gespreksstaat As geheue in chatbots 'n realiteit word, sal ons waarskynlik sien dat ontwikkelaars 'n groener laag van slimheid en krag bied deur langtermyn konteks in te sluit terwyl die gebruikerservaring rondom die vernietiging van privaatheid bestuur word. Ons kan verwag: 
 
 
 
 Adaptive Forgetting: Stelsels wat inligting wat minder relevant met verloop van tyd is, uitfiltreer, terwyl relevante inligting gehou word. Cross-platform geheue: geheue bestaan oor platforms. byvoorbeeld, wanneer jy kontak met jou chatbot op jou laptop, vang dit herinneringe uit die gesprek, en wanneer jy na jou selfoon, gaan dit voort die gesprek. Transparante geheue beheerstelsels: stelsels wat die gebruiker toelaat om geheue van die chatbots te toegang, te bewerk of te verwyder. Uiteindelik is konteksgeheue nie 'n kenmerk van die toekoms van gesprek AI nie; dit is 'n noodsaaklike komponent van die bou van 'n betekenisvolle AI chatbot. sonder geheue, chatbots bestaan as transaksie gereedskap. Laaste gedagtes Chatbots wat geen geheue het nie, sal wees soos om 'n gesprek te hê wat geen geskiedenis het nie: hulle kan reageer, maar dit het geen betekenis nie. Die boodskappe wat ons vandag stuur, sal die boodskappe wat ons môre stuur, informer en in staat stel. So, aangesien chatbots oral in die werk- en persoonlike lewe is, is die uitdaging om nuttig met die geheue van hul optrede te betrokke. Wat is die moeite werd om te hou? Wat is die moeite werd om te verloor? Hoe kry gesprekke betekenis met verloop van tyd? Want, uiteindelik, vir AI en vir ons, konteks is alles.

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Die rol van konteksgeheue in AI chatbots: Hoekom Gister se boodskappe belangrik is

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

'Decentralization Means Freedom': Interview with Alfredo de Candia

Uber Still Can't Turn a Profit

Thrilled to be Recognized as Startup of the Year in New York City

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

'Decentralization Means Freedom': Interview with Alfredo de Candia

Uber Still Can't Turn a Profit

Thrilled to be Recognized as Startup of the Year in New York City

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps