Wat is de langetermijngeheugen van de agent en hoe bouw je het op (samenvatting, vectorgeheugen)?

De langetermijngeheugen van het agent is een mechanisme voor het opslaan en gebruiken van informatie die de agent over een lange periode heeft verzameld, om de kwaliteit van interactie en besluitvorming te verbeteren.

Samenvatting (summarization) — het proces van het comprimeren van grote hoeveelheden informatie tot een korte, maar inhoudelijke presentatie. Dit helpt de agent om snel de kernpunten te herinneren zonder alle details te hoeven opslaan.

Vectorgeheugen (vector memory) — het opslaan van informatie in de vorm van vectoren (bijvoorbeeld embeddings), wat het mogelijk maakt om vergelijkbare gegevens efficiënt te zoeken en te vergelijken met behulp van nabije buren-methoden.

Hoe bouw je langetermijngeheugen:

1. Gegevens verzamelen: de agent slaat belangrijke gebeurtenissen, dialogen, feiten op.
2. Verwerking en compressie: er worden algoritmen voor samenvatting toegepast om de gegevenshoeveelheid te verminderen.
3. Vectorisatie: het omzetten van teksten of andere gegevens in vectoren met behulp van embedding-modellen (bijvoorbeeld BERT, OpenAI embeddings).
4. Opslag: gebruik van gespecialiseerde databases (bijvoorbeeld Pinecone, FAISS) voor efficiënte zoekopdrachten op basis van vectorrepresentaties.
5. Ophalen: indien nodig zoekt de agent relevante records in het geheugen met behulp van gelijkeniszoek en gebruikt deze voor antwoorden of besluitvorming.

Voorbeeld in Python met een bibliotheek voor embeddings en FAISS:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss

# Initialiseer het embedding-model
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Voorbeeldgegevens
texts = ["Vandaag is zonnig", "Morgen gaat het regenen", "Het weer is goed"]

# Vectorisatie
vectors = model.encode(texts)

# Maak een FAISS-index
index = faiss.IndexFlatL2(vectors.shape[1])
index.add(vectors)

# Zoek in het geheugen
query = "Hoe is het weer morgen?"
query_vec = model.encode([query])
D, I = index.search(query_vec, k=1)
print(f"Vergelijkbare tekst: {texts[I[0][0]]}")

Op deze manier combineert het langetermijngeheugen van de agent samenvatting voor compactheid en vectorgeheugen voor snelle zoekopdrachten naar relevante informatie.