초보자 친화적 대화의 연속성 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 대화의 연속성 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

대화의 연속성

  • IMMA는 개인화된 대화 지원을 위해 장기적이며 다중모달 컨텍스트 검색을 가능하게 하는 메모리 증강 AI 에이전트입니다.
    0
    0
    IMMA란?
    IMMA(인터랙티브 다중모달 메모리 에이전트)는 지속 가능한 기억을 갖춘 대화형 AI를 향상시키기 위해 설계된 모듈식 프레임워크입니다. 과거 상호작용의 텍스트, 이미지 및 기타 데이터를 효율적인 메모리 저장소에 인코딩하고 의미적 검색을 수행하여 새로운 대화 중 연관된 컨텍스트를 제공하며, 요약 및 필터링 기술을 적용하여 일관성을 유지합니다. IMMA의 API를 통해 개발자는 커스터마이징 가능한 메모리 삽입과 검색 정책을 정의하고, 다중모달 임베딩을 통합하며, 도메인별 작업에 맞게 에이전트를 미세 조정할 수 있습니다. 장기 사용자 컨텍스트 관리를 통해 연속성, 개인화, 다중 턴 추론이 필요한 사례를 지원합니다.
    IMMA 핵심 기능
    • 장기 다중모달 메모리 인코딩
    • 의미적 메모리 검색
    • 메모리 요약 및 필터링
    • 컨텍스트 기반 다중 턴 대화
    • 커스터마이징 가능한 메모리 정책 및 저장소
    IMMA 장단점

    단점

    장점

    멀티플렉스 잠재 그래프를 통해 여러 독립적인 상호 작용 유형을 동시에 모델링합니다.
    주의 메커니즘을 사용하여 관계 강도를 가중치로 반영하여 모델 표현력을 향상시킵니다.
    점진적 계층 학습은 계층화된 상호작용 학습과 예측 정확도를 향상시킵니다.
    이전 방법에 비해 장기 궤적 예측이 더 우수합니다.
    다중 에이전트 사회 상호작용의 해석 가능성이 개선되었습니다.
  • 벡터 임베딩을 통해 채팅 맥락을 저장하고 검색하는 오픈소스 ChatGPT 메모리 플러그인으로, 지속적인 대화 기억을 제공합니다.
    0
    0
    ThinkThread란?
    ThinkThread는 개발자가 ChatGPT 기반 애플리케이션에 지속 가능한 메모리를 추가할 수 있게 합니다. 각 교환을 Sentence Transformers로 인코딩하고, 인기 벡터 저장소에 임베딩을 저장합니다. 사용자가 새 입력을 할 때마다 의미 검색을 수행하여 가장 관련성 높은 과거 메시지를 검색하고, 이를 컨텍스트로 주입합니다. 이 과정은 연속성을 보장하고, 프롬프트 엔지니어링의 노력을 줄이며, 장기적으로 사용자 선호, 거래 기록 또는 프로젝트 관련 정보를 기억하게 합니다.
추천