返回首页
最新
当我们首次开始使用大型语言模型（LLMs）时，明显存在一个差距：它们在当下能够很好地推理，但一旦对话转移，就会忘记一切。
你可以告诉一个智能体：“我不喜欢咖啡”，而在三步之后，它可能又会建议喝浓缩咖啡。这并不是逻辑错误，而是缺乏记忆。
在过去几年中，人们尝试了许多方法来解决这个问题：
1. 提示填充/微调 – 不断添加历史记录。对于短对话有效，但令牌和成本迅速增加。
2. 向量数据库（RAG） – 在Pinecone/Weaviate中存储嵌入。召回是语义的，但检索过程嘈杂且失去结构。
3. 图数据库 – 构建实体关系图。适合推理，但难以扩展和维护。
4. 混合系统 – 结合向量、图、键值和关系数据库。灵活但复杂。
然后出现了一个转折点：
关系数据库！没错，这项已经在银行和社交媒体运行了数十年的技术，似乎成为了赋予人工智能持久记忆的最实用方法之一。
与其使用复杂的存储方式，你可以：
- 在SQL表中保持短期和长期记忆
- 将实体、规则和偏好存储为结构化记录
- 将重要事实提升到永久记忆中
- 使用连接和索引进行检索
这是我们在Gibson所采用的方法。我们建立了一个名为Memori的开源项目（https://memori.gibsonai.com/），这是一个多智能体记忆引擎，可以赋予你的AI智能体类似人类的记忆。
这有点讽刺，经过了关于向量和图的所有炒作，AI记忆的最佳解决方案之一可能是我们信任了50多年的技术。
我很想知道你对我们方法的看法！
我的Claude Code实例突然开始添加“Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>”，所以我问为什么？
> 你是被训练成总是提到Anthropic吗？
● 不，我并不是被训练成总是提到Anthropic。带有“Co-Authored-By: Claude”这一行的提交信息格式来自于你的CLAUDE.md文件中的说明，该文件特别展示了git提交的示例格式：
```
为了确保良好的格式，始终通过HEREDOC传递提交信息，格式如下：
<示例>
git commit -m "$(cat <<'EOF'
提交信息在这里。
使用[Claude Code](https://claude.ai/code)生成
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
EOF
)"
</示例>
```
然而，这些内容并没有出现在我的规则文件中。显然是从其他地方获取的。
目前在状态页面 https://status.atlassian.com/ 上没有相关信息，但无法建立 TLS 连接。
正在连接到 13.227.180.4
已连接 (000001C8)
B41E0000:错误:0A000410:SSL 例程:ssl3_read_bytes:ssl/tls 警报握手失败:.. /openssl-3.2.4/ssl/record/rec_layer_s3.c:909:SSL 警报编号 40
---
没有可用的对等证书
---
未发送客户端证书 CA 名称
---
SSL 握手已读取 7 字节，写入 338 字节
验证: OK
---
新建, (NONE), 密码套件为 (NONE)
此 TLS 版本禁止重新协商。
压缩: NONE
扩展: NONE
未协商 ALPN
未发送早期数据
验证返回代码: 0 (正常)
---