Rivoluzionare gli Assistenti AI: La Memoria Umanizzata

Introduzione alla Problematicità degli Assistenti AI

Nel mondo in continua evoluzione degli assistenti AI, uno dei principali problemi è rappresentato dalla context window. Questa è la capacità di un’intelligenza artificiale di tenere traccia di informazioni pertinenti all’interno di una conversazione. Con l’aumento della quantità di dati elaborati, prima o poi tutti ci scontriamo con la necessità di fare un riassunto e di riavviare un nuovo contesto. Questa sfida è al centro del mio lavoro mentre sviluppo il mio assistente AI, e oggi voglio esplorare un approccio innovativo che emula la memoria umana.

Tre Tipi di Memoria nell’Assistente AI

Ho strutturato il mio assistente per funzionare su tre tipi di memorie, che riflettono le modalità di apprendimento e interazione degli esseri umani: working memory, episodic memory e semantic memory.

Working Memory

La working memory è la memoria attiva, quella che utilizziamo mentre siamo concentrati su una discussione specifica. Analogamente, il mio assistente mantiene un focus limitato sulla conversazione attuale. Qui, l’assistente è in grado di ricordare tutto ciò che è stato discusso fino a quel momento, permettendo un’interazione fluida e coerente.

Semantic Memory

Passando alla semantic memory, questa è dedicata alle informazioni stabili e verificate, come l’identità dell’utente, le sue preferenze e dettagli fissi. Per esempio, io posso salvare informazioni su chi sono, quali siano i miei gusti o come è composta la mia famiglia. Questa memoria serve come base di conoscenza sempre disponibile, essenziale per mantenere una comunicazione efficace.

Episodic Memory

Infine, la episodic memory è dove archiviamo informazioni su eventi specifici che possono non essere sempre veri o rilevanti nel lungo periodo. Si tratta di aneddoti o situazioni più informali. Questa memoria consente all’assistente, durante le interazioni future, di richiamare episodi passati e rispondere in modo contestualizzato. Per facilitare questo, ogni ricordo viene dotato di un TTL (time to live), che stabilisce per quanto tempo l’informazione rimane rilevante.

L’Importanza della Query Vettoriale

Quando l’utente chiede: “Ti ricordi quando ti ho parlato di questa cosa?”, l’assistente esegue una query a un database utilizzando tecniche di query vettoriale. Questo metodo gli consente di identificare e recuperare il dato pertinente, anche se si trova in un contesto completamente diverso e separato nel tempo.

Questo approccio non solo mantiene la context window snella, ma assicura anche che l’assistente sia sempre efficiente e pronto a rispondere in modo pertinente.

Conclusione

In sintesi, gestire la context window degli assistenti AI è una sfida cruciale e sicuramente ci sono anche altri modi per affrontarla, ma questo approccio ispirato alla memoria umana è un modo interessante di farlo.

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