Svakodnevno, chatbots umjetne inteligencije igraju ulogu u našim interakcijama, podršci korisnicima, alatima za produktivnost i još mnogo toga, djelujući kao digitalni asistenti za tipične razgovore. Sada, razmislite o dijalogu s nekim tko se ne sjeća ništa od jučer; to bi zahtijevalo da ponovite cijeli razgovor. Što je kontekstno pamćenje u chatbotima? Kontekstno pamćenje odnosi se na sposobnost chatbota da ima informacije iz prošlih interakcija i upućuje te informacije u budućim razgovorima. Umjesto da chatbot tretira svaki novi unos kao samostalan poruku, chatbot stvara veze između prošlih poruka i budućih poruka; to je usko povezano s pojmom razgovornog stanja. Na primjer: 
 
 
 Ako ste prošlog tjedna zatražili od chatbota da vas podsjeti na raspored vježbanja, a danas kažete: "Što je vrijeme moje sesije sutra?" bot bi trebao razumjeti da je ovo upit o rasporedu za fitness planera. U scenariju chatbota za kupnju, izjavljujete "Potrebam crne cipele", a zatim kažete "Pokaži mi slične u drugim bojama", a bot vas više neće pitati koji proizvod ste pregledali. Ovaj prijelaz od reaktivnih odgovora na kontinuirane razgovore uzrokovan je načinom na koji se sjećanje tretira u chatbot sustavima. Ključne riječi chatbot memorija Memorija nije sve jednako obdarena u chatbot. Programeri slijede različite strategije ovisno o specifičnim ciljevima i ograničenjima njihovih sustava. 
 
 
 
 Kratkoročna memorija: prati razgovore koji se odvijaju unutar jedne sesije.Ako kažete "da" ili "ne", bot točno zna na što reagirate. Informacije mogu uključivati prepoznatljive činjenice kao što su vaše ime, opcije za koje ste prethodno prikazali preferenciju ili možda izjave koje ste učinili u prošlosti. Epizodično pamćenje: Sofisticiraniji sustavi sada pamte određene interakcije iz prošlosti, gotovo kao da se sjećaju priče. "Sjećate li se da sam zatražio preporuke za prijenosni računalo prošlog mjeseca?" Kombinacija ovih slojeva informira kako chatbot može nastaviti stanje razgovora i pomoći interakciji da se osjeća više kao da razgovarate s partnerom za razgovor u usporedbi s transakcijskim uređajem. Izazovi u kontekstu zadržavanja Naravno, davanje memorije nije kao prebacivanje prekidača. programeri se suočavaju s različitim izazovima kada je riječ o izgradnji sustava temeljenih na kontekstu: 
 
 
 
 
 Skladištenje podataka: Memorija bi mogla stvoriti vrlo veliki skup podataka povijesti razgovora koji može zauzeti mnogo resursa za uštedu za krajnjeg korisnika. Zaštita osobnih podataka zahtijeva izričitu suglasnost korisnika i usklađenost s propisima kao što je GDPR. Filtriranje relevantnosti: Ne može biti koristan svaki kontekst. Problem je u tome kako naučiti robota što treba pohraniti i što treba zanemariti. Pogrešna kompozicija: Jedno pogrešno tumačenje može slijediti u kasnijim razgovorima, uzrokujući ponavljajuće nesporazume ako se bot sjeća "pogrešnog konteksta". Stoga nam ti problemi daju vrlo snažnu indikaciju da zadržavanje konteksta ide dalje od jednostavnog inženjerskog problema i da je, u stvari, također pitanje dizajna i etike. Tehnike za pamćenje u AI Chatbot razvoju Danas, programeri koriste i pristupe zasnovane na dizajnu i strojnom učenju u hibridnoj metodi kako bi implementirali konverzacijsku memoriju. 
 
 
 
 
 Session IDs i tokeni: Najosnovniji oblik memorije koji jednostavno označava sesiju, dopuštajući kontekstu da postoji dok se sesija nastavlja. Database-Linked Profiles: Inteligentni korak-up proces u kojem botovi stvaraju korisničke profile povezane s njihovim ID-jem na više platformi, čime se razvijaju dugoročna sjećanja. Ugrađivanje i pretraživanje vektorima: tehnike koje se temelje na AI-u koje chatbotima omogućuju da "zapamte" pojedinosti ne kao statičke zapise, već kao veze pohranjene kao visokim-dimenzionalni vektori. Fine-tuned LLMs s Memory Layers: Neki veliki jezični modeli sada imaju slojeve memorije sadržane u neuronskim mrežama, čime se pruža manje mehanički oblik pamćenja onoga što je bot prethodno stekao i obučio znanje. Svi pristupi će imati učinkovitost, troškove, aspekte privatnosti i kompromise točnosti.Ali na kraju dana, isti cilj stoji: održavati razumno stanje razgovora tijekom vremena. Utjecaj održavanja konteksta u stvarnom svijetu Potreba za strojnom memorijom nije teorijska; vidimo njezine implikacije kao što ljudi usvajaju ili ne usvajaju chat-based platforme. 
 
 
 
 
 Služba za korisnike: Bot za podršku koji pamti vaš najnoviji broj kartice i može provesti i preuzeti iz razgovora osjeća se mnogo više usredotočen na kupca nego drugi bot koji će potrošač početi od nule svaki put. Zdravstvena zaštita: Virtualni asistenti koji pamte prethodne rasporede lijekova tijekom vremena mogu smanjiti opterećenje pacijenata. E-trgovina: Botovi koji predlažu nove proizvode na temelju prethodno pregledanih proizvoda mogu potaknuti konverziju. Obrazovanje: Roboti za učenje koji mogu pratiti napredak učenika tijekom vremena mogu stvoriti prilagođene planove za nastavu umjesto generičkih prijedloga kako bi zadovoljili ciljeve učenja. Ti konteksti nam pokazuju kako zadržavanje konteksta transformira chatbote iz statičkih Q&A-a u dinamične asistente koji se osjećaju kalibrirane prema potrebama korisnika. Budućnost razgovorne države Budućnost je balansiranje: korištenje memorije za pružanje veće snage i sposobnosti, a istodobno osiguravanje da korisnik i dalje ima kontrolu.Kako memorija u chatbotovima postaje stvarnost, najvjerojatnije ćemo vidjeti da programeri pružaju zeleniji sloj inteligencije i moći uključivanjem dugoročnog konteksta dok upravljaju korisničkim iskustvom oko uklanjanja privatnosti. Možemo očekivati: 
 
 
 
 Adaptivno zaboravljanje: sustavi koji filtriraju informacije koje su s vremenom manje relevantne, a zadržavaju relevantne informacije. Cross-Platform Memory: Memory postoji na različitim platformama.Na primjer, kada kontaktirate svoj chatbot na vašem prijenosnom računalu, on hvata uspomene iz razgovora, a kada se prebacite na svoj telefon, nastavlja razgovor. Transparentne kontrole memorije: sustavi koji korisniku omogućuju pristup, uređivanje ili brisanje sjećanja iz chatbotova. U konačnici, kontekstno pamćenje nije značajka budućnosti konverzacijske AI; to je esencijalna komponenta izgradnje smislenog AI chatbota. Završne misli Chatboti koji nemaju pamćenje bit će kao da imaju razgovor koji nema povijest: oni mogu odgovoriti, ali to nema smisla. poruke koje šaljemo danas će informirati i omogućiti poruke koje šaljemo sutra. Dakle, budući da su chatbots svugdje u poslovnom i osobnom životu, izazov je da se korisno uključe s pamćenjem svojih postupaka.Što vrijedi čuvati?Što vrijedi izgubiti?Kako razgovori dobivaju smisao s vremenom?Jer, u konačnici, za AI i za nas, kontekst je sve.

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Uloga kontekstne memorije u AI chatbotsima: Zašto su jučerašnje poruke važne

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps