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传统上#xff0c;为大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;提供长期记忆通常涉及到使用检索增强生成#xff08;RAG#xff09;解决方案#xff0c;其中向量数据库作为长期记忆的存储机制。然而#xff0c;我们是否能在没有向量数据库的情况下达到相同效果呢为大型语言模型LLMs提供长期记忆通常涉及到使用检索增强生成RAG解决方案其中向量数据库作为长期记忆的存储机制。然而我们是否能在没有向量数据库的情况下达到相同效果呢本文探讨了通过自动生成的知识图谱作为LLMs长期记忆的骨干无需向量数据库即可实现的方法。
RecallM的机制
RecallM是一种为LLMs设计的适应性记忆机制它通过时间理解来更新和推理知识图谱。方法包括
知识图谱更新通过识别语句中的概念诸如名词并将它们作为节点然后根据这些概念之间的关系通过距离来简化关系判定创建节点间的连接。使用图数据库存储和更新这些概念及其关系。推理机制利用知识图谱响应特定查询如通过识别查询中的概念找到与之相关的概念并建立上下文以提示LLM生成响应。
时间推理和局限
RecallM的时间推理能力通过一个简单实验得到验证该实验要求系统回忆并推理数百条之前的声明。尽管这种方法有效地整合了长期记忆到LLMs并具有时间理解但其主要缺陷在于知识图谱的构建特别是缺乏共指解析能力这可能导致部分信息消失。
结论
RecallM提供了一个有趣的方法使用图数据库为LLMs集成长期记忆尽管面临着创建准确知识图谱的挑战但它代表了AI系统方面的一个显著进步持续的研究为其提炼和改进提供了机会。
关键词大型语言模型长期记忆知识图谱检索增强生成时间推理。
