تقویت قابلیت‌های Claude با حافظه خارجی
در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Claude دارای توانایی‌های یادگیری درون متنی چشمگیری هستند، محدودیت‌های حافظه ذاتی آنها در مکالمات طولانی مشخص می‌شود. “پنجره زمینه”، مقدار متنی که مدل می‌تواند در هر زمان معین در نظر بگیرد، توانایی آن را در یادآوری اطلاعات از تعاملات قبلی محدود می‌کند. اینجاست که راه حل‌های حافظه خارجی مانند mem0 ارزشمند می‌شوند.
Mem0 به عنوان یک مخزن دانش عمل می‌کند، اطلاعات مرتبط را بر اساس تقاضا ذخیره و بازیابی می‌کند. با ادغام Claude با mem0، می‌توانیم یک سیستم هوش مصنوعی مکالمه‌ای ایجاد کنیم که:
- مکالمات گذشته را به خاطر می‌آورد: ربات می‌تواند جزئیات را از نوبت‌های قبلی به یاد بیاورد، و تداوم و شخصی‌سازی را تضمین کند.
- اطلاعات مرتبط را بازیابی می‌کند: ربات می‌تواند به داده‌های مربوطه ذخیره شده در mem0 دسترسی داشته و از آنها استفاده کند و پاسخ‌های خود را غنی‌تر کند و کمک‌های جامع‌تری ارائه دهد.
- تداوم طبیعی را در سراسر جلسات حفظ می‌کند: ربات می‌تواند اطلاعات را در تعاملات متعدد حفظ کند و یک تجربه کاربری یکپارچه و جذاب‌تر ایجاد کند.
یک راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی
این راهنما یک رویکرد عملی و گام به گام برای ادغام Claude با mem0 با استفاده از LangGraph، یک چارچوب برای ساختن عوامل مکالمه با مدیریت وضعیت، ارائه می‌دهد. ما از Google Colab برای یک محیط توسعه به راحتی در دسترس استفاده خواهیم کرد.
راه‌اندازی محیط
Google Colab: با باز کردن یک نوت بوک جدید Google Colab شروع کنید. این محیط مبتنی بر ابر، منابع محاسباتی لازم و کتابخانه‌های از پیش نصب شده را برای پروژه ما فراهم می‌کند.
نصب وابستگی‌ها: کتابخانه‌های مورد نیاز را با اجرای دستورات pip زیر در یک سلول Colab نصب کنید: