Yapay zeka etmenleri için açık kaynaklı dosya tabanlı bellek formatı geliştirildi
Öne çıkanlar
- Bellek sistemi Markdown sayfaları ve gömülü SQLite vektör dizininden oluşuyor.
- Sayfa başına 8 kilobaytlık sınır doğrudan anlamsal vektör aramasıyla taranabiliyor.
- Çizge dolaşımı yerine paralel anlamsal arama yapılarak araç çağırma sayısı ikiye indirildi.
Yazılımcı Cal Paterson, yapay zeka etmenlerinin geçmiş deneyimlerini ve bilgilerini taşınabilir biçimde saklamasını sağlayan Memoryfields adlı yeni bir dosya formatı yayımladı. Mevcut karmaşık RAG boru hatları ve çizge tabanlı bellek mimarilerine alternatif olarak geliştirilen sistem, anıları doğrudan Markdown sayfaları ve SQLite vektör dizini içeren bir zip arşivinde tutuyor.
Yeni mimari, etmenlerin bilgiyi karmaşık API yapıları veya derin bilgi çizgeleri yerine doğrudan doğal dille yazmasını ve anlamsal aramayla tek seferde çekmesini sağlıyor. Yaklaşık 8 kilobaytlık metin sınırına sahip olan Markdown sayfaları, harici veri tabanı bağımlılıklarını ortadan kaldırarak etmenlerin dosya sistemi üzerinden doğrudan komut satırı ve betik araçlarıyla çalışmasına olanak tanıyor.
Memoryfields formatı yerel dosya sisteminin yanı sıra Amazon S3 ve HTTP gibi farklı aktarım katmanları üzerinden de paylaşılabiliyor. Paterson, etmenlerin kullanımına hazır bir komut satırı aracı ve açık standart teknik şartnamesi de yayımlayarak sistemi geliştiricilerin erişimine sundu.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.