本文解释了大型语言模型(LLM)本质上是无状态函数,这意味着它们在请求之间不保留记忆。AI 产品中任何感知到的记忆都是通过开发人员显式管理并将对话历史作为数组与每次 API 调用一起发送来实现的。作者演示了如何通过将用户和助手消息都附加到列表中来实现这种“记忆”,然后将该列表传递给 LLM 端点。从该历史记录中省略助手的回复可能导致细微的错误,模型似乎会忘记其先前的响应或结论。 AI
影响 理解 LLM 的无状态性对于开发会话式 AI 应用程序的开发人员至关重要,因为它突显了显式状态管理的需求。
排序理由 该项目是一篇关于 LLM 记忆技术实现的解释性文章,而不是发布或研究论文。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →