无缝对话的基石：8 种优化 AI 长期记忆的方法

2023-11-16 15:15:45

在人工智能(AI)应用中，构建能够进行多轮对话并保持长期记忆的智能代理至关重要。从客户服务到虚拟助手，长期记忆能力对于提供个性化、无缝的用户体验至关重要。本文将深入探讨优化 AI 长期记忆的 8 种方法，通过真实案例和示例代码，阐明如何建立强大的 AI 代理，为用户提供身临其境的对话体验。

优化 AI 长期记忆的方法

1. 基于大语言模型 (LLM) 的预训练

LLM，如 GPT-3 和 BLOOM，拥有海量的文本来训练，赋予它们强大的语言理解和生成能力。通过利用 LLM 的预训练权重，AI 代理可以迅速获得丰富的语言知识，并能够有效地处理对话中遇到的各种语言模式。

案例： 谷歌的 LaMDA 语言模型就是利用 LLM 预训练来建立其广泛的语言理解能力的。LaMDA 能够参与自然流畅的对话，表现出对上下文和对话历史的深刻理解。

2. 引入外部知识库

除了 LLM 的预训练外，将外部知识库集成到 AI 代理中还可以显著增强其长期记忆能力。通过连接到数据库、知识图或特定领域的专家系统，AI 代理可以访问更广泛的信息并利用这些信息来补充其对话响应。

代码示例：

import wikipedia

def retrieve_knowledge(query):
  """使用 Wikipedia API 检索有关查询的信息。

  Args:
    query (str): 要检索的信息查询。

  Returns:
    str: 有关查询的信息摘要。
  """

  try:
    page = wikipedia.page(query)
    return wikipedia.summary(page, sentences=2)
  except wikipedia.exceptions.PageError:
    return "抱歉，我无法找到有关该主题的信息。"

3. 使用记忆网络

记忆网络是一种神经网络模型，专门设计用于存储和检索长期记忆。这些网络具有一个“记忆库”，用于存储关键值对，以及一个“推理模块”，用于根据新输入查询记忆库。

案例： 微软的DialoGPT-LM模型利用记忆网络来维持对话中的长期记忆。DialoGPT-LM 可以跟踪对话中的多个主题，并在后续轮次中引用之前的讨论。

4. 实现注意力机制

注意力机制允许 AI 代理重点关注对话中最相关的部分。通过分配权重来表示单词或句子的重要性，注意力机制可以帮助 AI 代理识别关键信息并将其纳入其长期记忆中。

代码示例：

import torch

class Attention(nn.Module):
  def __init__(self, query_dim, key_dim, value_dim):
    super(Attention, self).__init__()
    self.query_projection = nn.Linear(query_dim, key_dim)
    self.key_projection = nn.Linear(key_dim, key_dim)
    self.value_projection = nn.Linear(value_dim, value_dim)

  def forward(self, query, key, value):
    """计算注意力权重和加权值。

    Args:
      query (torch.Tensor): 查询向量。
      key (torch.Tensor): 键向量。
      value (torch.Tensor): 值向量。

    Returns:
      torch.Tensor: 注意力权重。
      torch.Tensor: 加权值。
    """

    query = self.query_projection(query)
    key = self.key_projection(key)
    value = self.value_projection(value)

    weights = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
    weights = torch.softmax(weights, dim=-1)

    weighted_value = torch.bmm(weights, value)
    return weights, weighted_value

5. 利用上下文嵌入

上下文嵌入将对话中的单词或短语映射到一个向量空间，其中语义相似的项靠近彼此。通过利用上下文嵌入，AI 代理可以对对话中的单词和概念进行编码，并将其存储在长期记忆中。

案例： Facebook的BERT模型使用上下文嵌入来表示句子中的单词。BERT 在各种自然语言处理任务中表现出色，包括对话生成和问答。

6. 采用渐进式学习

渐进式学习允许 AI 代理在与用户交互时不断更新和完善其长期记忆。通过定期引入新数据和反馈，AI 代理可以根据不断变化的环境进行调整并提高其对话技能。

代码示例：

import torch.optim as optim

def train_agent(agent, training_data):
  """训练对话代理。

  Args:
    agent (DialogueAgent): 要训练的对话代理。
    training_data (list): 训练数据，包含对话和标签。
  """

  optimizer = optim.Adam(agent.parameters())

  for epoch in range(10):
    for dialogue in training_data:
      loss = agent.train_on_dialogue(dialogue)
      optimizer.zero_grad()
      loss.backward()
      optimizer.step()

7. 评估和反馈

持续评估 AI 代理的长期记忆性能至关重要，以识别需要改进的领域。通过收集用户反馈、使用自动化评估指标和开展人工评估，可以确定 AI 代理的优势和劣势，并相应地进行调整。

8. 隐私和伦理考量

优化 AI 长期记忆涉及敏感用户数据的使用，因此隐私和伦理考量至关重要。遵循数据保护法规、获取用户同意并实现透明的数据处理实践对于建立可信赖且负责任的 AI 系统至关重要。

结论

通过优化 AI 长期记忆，可以构建智能代理，为用户提供身临其境的对话体验。利用 LLM 预训练、外部知识库、记忆网络、注意力机制、上下文嵌入、渐进式学习以及评估和反馈等方法，AI 代理可以有效地处理多轮对话，并展示出对过去交互的深刻理解。随着 AI 技术的不断发展，优化长期记忆将继续是构建更强大、更个性化且更人性化的对话式 AI 系统的关键。