Ҳотираи дарозмуддати агент чист ва чӣ гуна сохтани он (хулоса, хотираи векторӣ)?

Хатироти дарози агенти як механизм барои нигоҳдорӣ ва истифодаи маълумоти ҷамъовардашудаи агент дар давоми муддати дароз мебошад, ки барои беҳтар кардани сифати муошират ва қабули қарорҳо кӯмак мекунад.

Хулоса (summarization) — равандест барои фишурдани миқдори зиёди маълумот ба намоиши кӯтоҳ, вале муфид. Ин ба агент кӯмак мекунад, ки нуқтаҳои асосиро зуд ба ёд орад, бе ниёз ба нигоҳдории ҳамаи тафсилот.

Хатироти векторӣ (vector memory) — нигоҳдории маълумот дар шакли векторҳо (масалан, embeddings), ки имкон медиҳад, ки маълумоти монандро самаранок ҷустуҷӯ ва муқоиса кардан бо истифода аз усулҳои наздиктарин ҳамсоягон.

Чӣ гуна сохтани хатироти дарозмуддат:

1. Ҷамъоварии маълумот: агент рӯйдодҳои муҳим, сӯҳбатҳо, фактҳоро нигоҳ медорад.
2. Коркард ва фишурдан: алгоритмҳои хулосасозӣ барои кам кардани ҳаҷми маълумот истифода мешаванд.
3. Векторсозӣ: табдил додани матнҳо ё дигар маълумотҳо ба векторҳо бо истифода аз моделҳои embeddings (масалан, BERT, embeddings-и OpenAI).
4. Нигоҳдорӣ: истифодаи базаҳои маълумоти махсус (масалан, Pinecone, FAISS) барои ҷустуҷӯи самаранок дар намояндаҳои векторӣ.
5. Бозгашт: вақте ки зарур аст, агент ба ёддоштҳои дахлдор дар ёдгирӣ ҷустуҷӯ мекунад, бо истифода аз ҷустуҷӯи монандӣ ва онҳоро барои ҷавоб ё қабули қарор истифода мебарад.

Масалан дар Python бо китобхонаи embeddings ва FAISS:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss

# Инициализацияи модел барои embeddings
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# Маълумоти намунавӣ
texts = ["Имрӯз офтобист", "Фардо борон меборад", "Ҳаво хуб аст"]

# Векторсозӣ
vectors = model.encode(texts)

# Эҷоди индекс барои FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(vectors.shape[1])
index.add(vectors)

# Ҷустуҷӯ дар ёдгирӣ
query = "Ҳаво фардо чӣ мешавад?"
query_vec = model.encode([query])
D, I = index.search(query_vec, k=1)
print(f"Мазмуни монанд: {texts[I[0][0]]}")

Ин тариқ, хатироти дарозмуддатии агент омезиши хулоса барои кӯтоҳгардонӣ ва хатироти векториро барои ҷустуҷӯи зуд ва самараноки маълумоти дахлдор мекунад.