众所周知，大模型是没有记忆的。从专业角度来解释，所有的大模型API都是无状态API（每个请求是自足的，不依赖于以前的请求或者状态，这样的API可以更容易地进行扩展）。但是想让AI真正的成为“人”，记忆又是必不可少的。
短期记忆的实现
现阶段比较普遍的大模型实现记忆方法，就是每次请求时，把聊天记录简单的塞入上下文，让大模型看了聊天记录再进行回答。
但是这么做，会有2个先天的弊端：
- 模型上下文有限，传入的聊天记录是有限的，大模型只能看到一小部分的记录。
- 如果传入大量的聊天记录，花费就上去了，而且每次对话传入的聊天记录有绝大部分都是重复的，造成了资源的浪费。
这种方法，我们统称为短期记忆。
短期记忆 vs. 长期记忆
由于以上的弊端，长期记忆的需求自然而然被提了出来。
短记忆的特点：
- 维持当前对话的上下文，通常只针对一个会话。
- 依赖对话历史或会话状态实现。
- 受限于 token 长度（通常 4k 到 32k tokens）或会话时长。
- 会话结束后，自动清空。
长记忆的特点：
- 跨会话保存：不局限于当前对话。
- 需要结构化存储和高效的检索机制。
- 用于存储模式、偏好和历史互动信息。
- 需要定期更新和维护。
302.AI 1秒给大模型接入长期记忆功能
为了解决AI短期记忆的限制，302.AI为所有大模型增加了长期记忆功能（此功能限时免费，只需支付原有的模型调用费用），这一功能由302的合作伙伴Memobase提供支持。
接入的过程也非常的简单，在原有大模型API不变的情况下，请求增加一个userid参数即可
不带记忆的API请求：
不带记忆的回答：
带记忆的API请求：
带记忆的回答：
可以看到，在单个API请求完全不带上下文的情况下，AI通过我之前的自我介绍，识别出了我的身份。
此功能几乎支持所有大模型，无需创建用户，无需初始化，仅需一个userid即可，AI会自动化的通过聊天记录来提取和检索长期记忆。
长期记忆的原理
短期记忆是将聊天记录原封不动的传给大模型。
长期记忆是通过收集对话信息，使用大模型提取用户的各种信息，如年龄、教育背景、兴趣和观点，生成用户画像，最后将用户画像通过系统提示词传递给大模型。
所以长期记忆是短期记忆的蒸馏，短期记忆是长期记忆的数据来源。
302.AI和Memobase合作，简化接入流程，将初始化用户、同步聊天记录、提取记忆、检索记忆等操作全部自动化，仅需在API请求传递一个userid，即可解决所有问题。
背后的流程大致如下：
在线测试
1、登录进入302.AI管理后台——点击使用API——选择API超市——分类中点击语言大模型——点击长期记忆。
2、点击【查看文档】进入API文档：
3、根据提供的模板按需填写参数，最后点击发送即可，以下是必填的三个参数：
model：表示要使用的模型ID名称，例如“gpt-4o-mini”
messages：以聊天格式生成聊天完成的消息。
userid：uuidV4格式的userid（注意：userid必须符合uuidV4标准，如果不符合，将不会执行记忆操作。uuid生成测试链接：https://www.gongjuwa.com/uuid/）
总结
302.AI通过API增加一个参数，为几乎所有大模型增加了长期记忆功能，为所有开发者带来了极大的便利，再次扩展了AI的使用场景。
而302.AI之所以能做到这一点，和Memobase全新的记忆架构密切相关，过去302.AI团队也尝试接入Mem0等记忆技术，但是速度过慢和成本过高，始终无法达到标准。而Memobase全新的记忆架构，让记忆检索速度提高了5倍，成本降低了5倍，302团队和Memobase团队一拍即合，联手为大家推出了这个功能，希望感兴趣的朋友，赶紧来试用吧。
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Comments(2)
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