万能な記憶摘要ツール

多様な用途に対応可能な記憶摘要ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

記憶摘要

  • IMMAは、個別化された会話支援のために長期的なマルチモーダルコンテキストの検索を可能にするメモリ拡張型AIエージェントです。
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    IMMAとは?
    IMMA(インタラクティブ・マルチモーダル・メモリー・エージェント)は、持続可能な記憶を持つ会話用AIを強化するためのモジュール式フレームワークです。過去の対話からのテキスト、画像、その他のデータを効率的なメモリストアにエンコードし、意味的検索を行って新しい対話中に関連するコンテキストを提供し、要約とフィルタリング技術を適用して一貫性を維持します。IMMAのAPIにより、開発者はカスタムメモリ挿入と検索ポリシーを定義し、マルチモーダル埋め込みを統合し、ドメイン固有のタスクにエージェントを微調整できます。長期的なユーザーコンテキスト管理により、連続性、パーソナライズ、長時間にわたる多ターン推論を必要とするケースをサポートします。
    IMMA コア機能
    • 長期的なマルチモーダルメモリエンコード
    • 意味的メモリ検索
    • メモリの要約とフィルタリング
    • コンテキストに応じたマルチターン対話
    • カスタマイズ可能なメモリポリシーとストレージ
    IMMA 長所と短所

    短所

    長所

    多重潜在グラフを通じて複数の独立した相互作用タイプを同時にモデル化します。
    注意機構を使用して関係の強さに重みを付け、モデルの表現力を強化します。
    プログレッシブラーヤートレーニングにより、層状相互作用の学習と予測精度が向上します。
    従来の方法と比較して長期的な軌跡予測がより良くなりました。
    マルチエージェントの社会的相互作用の解釈性が向上しました。
  • Pebbling AIは、AIエージェントのためのスケーラブルなメモリインフラストラクチャを提供し、長期的なコンテキスト管理、検索、動的な知識更新を可能にします。
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    Pebbling AIとは?
    Pebbling AIは、AIエージェントの機能を向上させるために設計された専用のメモリインフラです。ベクターストレージの統合、検索強化生成、カスタマイズ可能なメモリ剪定を提供し、効率的な長期的コンテキスト処理を保証します。開発者はメモリスキーマを定義し、知識グラフを構築し、トークン使用量と関連性を最適化する保持ポリシーを設定できます。分析ダッシュボードにより、チームはメモリのパフォーマンスとユーザーエンゲージメントを監視します。プラットフォームは複数エージェントの調整をサポートし、個別のエージェントが共通の知識を共有・アクセスすることを可能にします。会話ボット、バーチャルアシスタント、自動化ワークフローの構築にかかわらず、Pebbling AIはメモリ管理を合理化し、パーソナライズされたコンテキスト豊かな体験を提供します。
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