Memory: Short-term · Long-term · Episodic · Semantic
Agent'lara hafıza ekleme: konuşma geçmişi (short), öğrenilenler (long), olay belleği (episodic), kavram belleği (semantic).
Şükrü Yusuf KAYA
9 dakikalık okuma
İleriAgent Memory: 4 Tip
Mevcut görev / konuşma içindeki bağlam.
İmplemenle: Sliding window — son N tur geçmişi tut.
if len(messages) > 20: messages = messages[:1] + messages[-19:] # system + son 19
Sorun: Çok uzunsa context fillup. Çözüm: Önceki turları özetle + sıkıştır.
Pratik: Memory framework'leri (Mem0, Letta) işi kolaylaştırır ama kendi yazmak çoğu zaman daha şeffaf. Vector DB + Postgres = %90 kullanım için yeter.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
İlgili İçerikler
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi
Öğrenmeye Başla1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita
Öğrenmeye Başla1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
LLM'ler Aslında Nasıl Düşünür? (Token, Embedding, Attention)
Öğrenmeye BaşlaBağlantılı Pillar Konular
Bu yazının bağlandığı pillar konular
Pillar Konusu
RAG Çözüm Mimarisi
RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modellerinin cevaplarını organizasyonun kendi belge / veri kaynaklarından alınan parçalar (chunks) ile zenginleştirerek hem güncellik hem de kaynak izi (citation) sağlayan bir mimari yaklaşımdır.
Pillar Konusu
Agentic AI ve Otonom Sistemler
Agentic AI, büyük dil modelinin tek bir cevap vermek yerine; planlama, araç çağırma (tool use), bellek (memory) ve geri bildirim döngüleri ile çok adımlı görevleri otonom biçimde tamamladığı yapay zeka mimarisidir.