Jeden Tag spielen Chatbots mit künstlicher Intelligenz eine Rolle in unseren Interaktionen, Kundenbetreuung, Produktivitäts-Tools und mehr, die als digitale Assistenten für typische Gespräche fungieren. Denken Sie jetzt an einen Dialog mit jemandem, der sich an nichts von gestern erinnert; dies würde Sie erfordern, sich das gesamte Gespräch zu wiederholen.So würde sich ein Chatbot ohne Kontext oder Gedächtnis fühlen. Was ist Kontextgedächtnis in Chatbots? Kontextgedächtnis bezieht sich auf die Fähigkeit eines Chatbots, Informationen aus vergangenen Interaktionen zu haben und diese Informationen in zukünftigen Gesprächen zu verweisen. anstatt der Chatbot jede neue Eingabe als eigenständige Nachricht zu behandeln, macht der Chatbot Verbindungen zwischen vergangenen Nachrichten und zukünftigen Nachrichten; dies ist eng mit dem Konzept des Gesprächszustands verbunden. Zum Beispiel: 
 
 
 Wenn Sie letzte Woche einen Chatbot gebeten haben, Sie an Ihren Trainingsplan zu erinnern, und heute sagen Sie: "Welche Zeit ist meine Sitzung morgen?" der Bot sollte verstehen, dass dies eine Anfrage nach einem Zeitplan für einen Fitness-Planer ist. Im Shopping-Chatbot-Szenario sagen Sie "Ich brauche schwarze Schuhe", und dann sagen Sie "Zeige mir ähnliche in anderen Farben", und der Bot wird Sie nicht mehr fragen, welches Produkt Sie angesehen haben. Dieser Übergang von reaktiven Reaktionen zu laufenden Gesprächen wird durch die Art und Weise hervorgerufen, wie das Gedächtnis in Chatbot-Systemen behandelt wird. Die Schichten des Chatbot-Speichers Das Gedächtnis ist in einem Chatbot nicht alle gleich ausgestattet. Entwickler verfolgen abhängig von den spezifischen Zielen und Einschränkungen ihrer jeweiligen Systeme unterschiedliche Strategien. 
 
 
 
 Kurzzeitgedächtnis: Verfolgt Gespräche, die innerhalb einer einzigen Sitzung stattfinden.Wenn Sie „Ja“ oder „Nein“ sagen, weiß der Bot genau, auf was Sie antworten. Langzeitgedächtnis: Speichert Wissen zwischen Interaktionen.Informationen können identifizierbare Fakten wie Ihren Namen, die Optionen, für die Sie zuvor eine Präferenz angezeigt haben, oder vielleicht Aussagen, die Sie in der Vergangenheit gemacht haben, enthalten. Episodisches Gedächtnis: Mehr anspruchsvolle Systeme erinnern sich jetzt an bestimmte Interaktionen aus der Vergangenheit, fast wie wenn sie sich an eine Geschichte erinnern. „Erinnern Sie sich, dass ich letzten Monat nach Laptop-Empfehlungen gebeten habe?“ Die Kombination dieser Schichten informiert, wie der Chatbot den Zustand der Konversation fortsetzen kann und hilft, dass die Interaktion sich mehr so anfühlt, als ob Sie mit einem Gesprächspartner gegen ein Transaktionsgerät sprechen. Herausforderungen im Zusammenhang mit Kontextbewahrung Natürlich ist das Geben von Gedächtnis nicht wie das Umschalten eines Switches. Entwickler stehen vor verschiedenen Herausforderungen, wenn es um den Aufbau kontextueller Systeme geht: 
 
 
 
 
 Datenspeicherung: Speicher könnte einen sehr großen Datensatz der Chat-Geschichte erstellen, der eine Menge Ressourcen in Anspruch nehmen kann, um für den Endbenutzer zu sparen. Datenschutzbedenken: Die Speicherung identifizierbarer Informationen erfordert die ausdrückliche Zustimmung des Benutzers und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO. Relevanzfilterung: Nicht jeder Kontext kann nützlich sein. Das Problem ist, wie man dem Bot lehrt, was zu speichern ist und was zu ignorieren ist. Zum Beispiel könnte es hilfreich sein, sich an Ihre Lieblingsmarke von Kaffee zu erinnern, während leere kleine Gespräche nicht gespeichert werden müssen. Fehlerkomponieren: Eine einzelne Fehlinterpretation kann dann in nachfolgenden Gesprächen folgen und wiederkehrende Missverständnisse verursachen, wenn der Bot den "falschen Kontext" erinnert. Daher geben uns diese Probleme einen sehr starken Hinweis darauf, dass die Kontextretenz über ein einfaches Ingenieurproblem hinausgeht und in der Tat auch eine Frage von Design und Ethik ist. Techniken für das Gedächtnis in der Entwicklung von AI Chatbot Heute verwenden Entwickler sowohl designbasierte als auch maschinelle Lernansätze in einer Hybridmethode, um konversationelles Gedächtnis zu implementieren. 
 
 
 
 
 Session-IDs und Token: Die elementarste Form des Gedächtnisses, die einfach die Sitzung kennzeichnet, so dass der Kontext so lange existiert, wie die Sitzung weitergeht. Database-Linked Profiles: Der intelligente Schritt-up-Prozess, in dem die Bots Benutzerprofile erstellen, die mit ihrer ID über mehrere Plattformen verknüpft sind und so langfristige Erinnerungen entwickeln. Embedding und Vector Search: KI-basierte Techniken, die Chatbots erlauben, Details nicht als statische Aufzeichnungen zu "erinnern", sondern als Verbindungen, die als hochdimensionale Vektoren gespeichert werden. Fine-tuned LLMs mit Memory Layers: Einige große Sprachmodelle haben jetzt Speicherebenen in neuronalen Netzwerken enthalten, wodurch eine weniger mechanische Form der Erinnerung an das, was der Bot zuvor erworben und geschult Wissen über. Alle Ansätze haben Effizienz, Kosten, Datenschutzaspekte und Präzisionskompromisse.Aber am Ende des Tages steht das gleiche Ziel: einen vernünftigen Gesprächszustand im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Wirkliche Auswirkungen von Kontextretention Der Bedarf an Maschinengedächtnis ist nicht theoretisch; wir sehen seine Auswirkungen, wenn Menschen Chat-basierte Plattformen annehmen oder nicht annehmen. 
 
 
 
 
 Kundenservice: Ein Support-Bot, der sich an Ihre jüngste Ticketnummer erinnert und aus dem Gespräch führen und abholen kann, fühlt sich viel kundenorientierer an als ein weiterer Bot, den ein Verbraucher jedes Mal von Grund auf starten wird. Gesundheitsversorgung: Virtuelle Assistenten, die sich an frühere Medikamente im Laufe der Zeit erinnern, können die Belastung für Patienten reduzieren. E-Commerce: Bots, die neue Produkte vorschlagen, die auf zuvor angesehenen Produkten basieren, können die Konvertierung vorantreiben. Bildung: Lernbots, die den Fortschritt der Schüler im Laufe der Zeit verfolgen können, können maßgeschneiderte Unterrichtspläne anstelle generischer Vorschläge erstellen, um Lernziele zu erreichen. Diese Kontexte zeigen uns, wie Kontextbewahrung Chatbots von statischen Q&A zu dynamischen Assistenten verwandelt, die auf die Bedürfnisse des Benutzers kalibriert fühlen. Die Zukunft des Gesprächsstaates Die Zukunft ist ein Gleichgewichtsakt: Verwenden Sie das Gedächtnis, um mehr Leistung und Fähigkeit zu bieten, während Sie sicherstellen, dass der Benutzer immer noch in der Kontrolle ist.Da das Gedächtnis in Chatbots zu einer Realität wird, werden wir wahrscheinlich sehen, dass Entwickler eine grünere Schicht von Intelligenz und Macht bieten, indem sie langfristigen Kontext einbeziehen und gleichzeitig die Benutzererfahrung um die Vernichtung der Privatsphäre verwalten. Wir können erwarten: 
 
 
 
 Adaptive Vergessen: Systeme, die Informationen filtern, die im Laufe der Zeit weniger relevant sind, während sie relevante Informationen beibehalten. Cross-Plattform-Speicher: Speicher existiert über Plattformen hinweg. Zum Beispiel, wenn Sie Ihren Chatbot auf Ihrem Laptop kontaktieren, erfasst es Erinnerungen aus der Konversation, und wenn Sie auf Ihr Telefon wechseln, setzt es das Gespräch fort. Transparente Speicherkontrollen: Systeme, die dem Benutzer den Zugriff auf, die Bearbeitung oder das Löschen von Erinnerungen aus den Chatbots ermöglichen. Schließlich ist Kontextgedächtnis kein Merkmal der Zukunft der konversativen KI; es ist ein wesentlicher Bestandteil des Aufbaus eines sinnvollen AI-Chatbots. Ohne Gedächtnis existieren Chatbots als Transaktionswerkzeuge. Endgültige Gedanken Chatbots, die kein Gedächtnis haben, werden wie ein Gespräch sein, das keine Geschichte hat: Sie können antworten, aber es hat keinen Sinn.Die Nachrichten, die wir heute senden, informieren und ermöglichen die Nachrichten, die wir morgen senden. Da Chatbots im Berufs- und Privatleben überall sind, besteht die Herausforderung darin, sich nützlich mit dem Gedächtnis ihrer Handlungen zu beschäftigen.Was lohnt es sich zu behalten?Was lohnt es sich zu verlieren?Wie gewinnen Gespräche im Laufe der Zeit Bedeutung?Weil letztendlich für die KI und für uns der Kontext alles ist.

Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

Die Rolle des Kontextgedächtnisses in AI-Chatbots: Warum gestrige Nachrichten wichtig sind

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