ภูมิทัศน์ของ AI เชิงสนทนากำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยต้องการจากผู้ช่วยดิจิทัลของเรามากกว่าการโต้ตอบแบบไร้สถานะง่ายๆ ปัจจุบันผู้ใช้คาดหวังการสนทนาที่ราบรื่นและรับรู้บริบทซึ่งสร้างขึ้นจากการแลกเปลี่ยนครั้งก่อนๆ สิ่งนี้ต้องใช้การใส่แบบจำลอง AI ด้วยความสามารถด้านหน่วยความจำที่แข็งแกร่ง ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจวิธีปลดล็อกระดับใหม่ของความเข้าใจตามบริบทสำหรับแบบจำลอง Claude ของ Anthropic โดยการผสานรวมเข้ากับ mem0 ซึ่งเป็นโซลูชันหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพ
การปรับปรุงความสามารถของ Claude ด้วยหน่วยความจำภายนอก
แม้ว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น Claude จะมีความสามารถในการเรียนรู้ในบริบทที่น่าประทับใจ แต่ข้อจำกัดด้านหน่วยความจำโดยธรรมชาติจะปรากฏให้เห็นในการสนทนาที่ยาวนาน "Context window" หรือปริมาณข้อความที่แบบจำลองสามารถพิจารณาได้ในแต่ละครั้ง จำกัดความสามารถในการเรียกคืนข้อมูลจากการโต้ตอบก่อนหน้านี้ นี่คือจุดที่โซลูชันหน่วยความจำภายนอกเช่น mem0 กลายเป็นสิ่งล้ำค่า
Mem0 ทำหน้าที่เป็นแหล่งเก็บความรู้ จัดเก็บและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามต้องการ โดยการผสานรวม Claude กับ mem0 เราสามารถสร้างระบบ AI เชิงสนทนาที่:
- จดจำการสนทนาในอดีต: บอทสามารถเรียกคืนรายละเอียดจากรอบก่อนหน้า ทำให้มั่นใจได้ถึงความต่อเนื่องและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
- ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง: บอทสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่จัดเก็บไว้ใน mem0 ซึ่งช่วยเสริมการตอบสนองและให้ความช่วยเหลือที่ครอบคลุมมากขึ้น
- รักษาความต่อเนื่องตามธรรมชาติระหว่างเซสชัน: บอทสามารถคงข้อมูลไว้ในการโต้ตอบหลายครั้ง สร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและน่าดึงดูดยิ่งขึ้น
คำแนะนำทีละขั้นตอนในการนำไปใช้งาน
คู่มือนี้มีแนวทางทีละขั้นตอนที่ใช้งานได้จริงในการผสานรวม Claude กับ mem0 โดยใช้ LangGraph ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการสร้างเอเจนต์เชิงสนทนาด้วยการจัดการสถานะ เราจะใช้ Google Colab สำหรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เข้าถึงได้ง่าย
การตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ
Google Colab: เริ่มต้นด้วยการเปิดสมุดบันทึก Google Colab ใหม่ สภาพแวดล้อมบนคลาวด์นี้มีทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นและไลบรารีที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าสำหรับโครงการของเรา
การติดตั้ง Dependencies: ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นโดยการรันคำสั่ง pip ต่อไปนี้ในเซลล์ Colab: