语义记忆图谱
语义记忆图谱
语义记忆包含关于世界的事实。对于智能体来说，这可以是关于用户的信息，例如姓名、年龄或与他人的关系。这也可以是 RAG 管道中使用的一系列文档的形式。这种类型的记忆需要适当维护信息，并且会频繁变化，这导致了适当地创建、更新和删除记忆的复杂性。
下面是一个可能包含用户资料信息的图数据模型。在这个数据模型中，我们还可以跟踪用户与其他用户的关系，以及他们参加的活动。
以下是这在实践中可能的样子。当前用户的信息可能会根据输入问题动态检索。例如，如果问题需要了解用户娱乐方面的信息，则可以使用查询来获取他们参加过的活动信息。
更新这些记忆的过程可能如下所示：
- 准备对话中的实体或非结构化文本，以作为记忆写入。
- 在数据库中搜索与传入准备好的数据相似的排名前 k 的记忆。
- 识别用户查询中是否存在新的或冲突的信息。
- 使用新的节点或值更新现有记忆。
- 创建或删除关系。
语义记忆非常适合在热路径中进行更新。这可以防止智能体向用户传达过时的信息。由于这些数据通常在 RAG 管道中使用，因此未来存在延迟写入的风险。
