Ի՞նչ է գործակալի երկարաժամկետ հիշողությունը և ինչպես կառուցել այն (սեղմում, վեկտոր հիշողություն):

Աгенտի երկարաժամկետ հիշողությունը՝ դա տեղեկատվության պահպանում և օգտագործման մեխանիզմ է, որը հավաքվում է երկար ժամանակահատվածում՝ բարելավելու փոխազդեցության որակը և որոշումներ կայացնելու կարողությունը:

Սմարիզացիա (սմարիզացիա) — մեծ ծավալի տեղեկատվության կրճատման գործընթաց, որը թույլ է տալիս արագ հիշել հիմնական կետերը՝ առանց բոլոր մանրամասները պահելու:

Վեկտորային հիշողություն (վեկտորային հիշողություն) — տեղեկատվության պահպանում վեկտորների տեսքով (օրինակ՝ Էմբեդինգներ), ինչը արդյունավետ է դարձնում նման տվյալների որոնումը և համեմատությունը մոտեցող հարևանների մեթոդներով:

Ինչպես կառուցել երկարաժամկետ հիշողություն՝

1. Տվյալների հավաքում՝ գործակալը պահպանում է կարևոր իրադարձություններ, երկխոսություններ, փաստեր:
2. Աշխատանք և կրճատում՝ կիրառվում են սմարիզացիայի ալգորիթմներ՝ տվյալների ծավալը նվազեցնելու համար:
3. Վեկտորիզացիա՝ տեքստերի կամ այլ տվյալների վերածում վեկտորների՝ Էմբեդինգների մոդելների միջոցով (օրինակ՝ BERT, OpenAI embeddings):
4. Պահպանում՝ օգտագործվում են հատուկ տվյալների բազաներ (օրինակ՝ Pinecone, FAISS)՝ արդյունավետ որոնման համար վեկտորային ներկայացումներով:
5. Հետազոտում՝ անհրաժեշտության դեպքում գործակալը որոնում է համապատասխան գրառումները հիշողության մեջ՝ օգտագործելով նմանության որոնում, և օգտագործում է դրանք պատասխան կամ որոշում կայացնելու համար:

Python-ով օրինակ՝ Էմբեդինգների և FAISS-ի գրադարանի օգտագործմամբ:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss

# Էմբեդինգների մոդելի ինիցիալիզացիա
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Օրինակ տվյալներ
texts = ["Այսօր արևոտ է", "Նախորդ օրը անձրև էր", "Ամենայն եղանակը լավ է"]

# Վեկտորիզացիա
vectors = model.encode(texts)

# FAISS ինդեքսի ստեղծում
index = faiss.IndexFlatL2(vectors.shape[1])
index.add(vectors)

# Հետազոտություն հիշողության մեջ
query = "Ինչ եղանակ է վաղը?"
query_vec = model.encode([query])
D, I = index.search(query_vec, k=1)
print(f"Նման տեքստը՝ {texts[I[0][0]]}")

Այսպիսով, գործակալի երկարաժամկետ հիշողությունը համատեղում է սմարիզացիան՝ կոմպակտության համար և վեկտորային հիշողությունը՝ արագ որոնման համար։