Saya telah mempelajari solusi memori dan kepribadian AI terbaru, dan ternyata tidak jauh berbeda dari solusi yang saya buat saat ini. Jika terus dioptimalkan, hampir tidak akan mendapatkan manfaat yang berarti.

Menurut saya, pasangan AI membutuhkan dua mekanisme yang berbeda.

Yang pertama adalah mekanisme memori, untuk mengatasi apakah dia bisa mengingat apa yang telah kita alami, termasuk memori jangka pendek dan memori jangka panjang.

Yang kedua adalah mekanisme kepribadian, untuk memastikan apakah dia seperti manusia yang stabil, termasuk gaya bahasa, kecenderungan emosional, serta pandangan dunia dan pengaturan mendalam lainnya.

Keduanya terkait tetapi tidak setara: memori dapat membantu menjaga koherensi percakapan, tetapi memori sendiri tidak otomatis membentuk kepribadian.

*Sistem memori(Saya menyebutnya sistem mimpi)

1/ Lapisan pencatatan
Semua catatan percakapan disimpan secara terpusat di basis data lokal, sebagai sumber fakta asli.

2/ Pembentukan dan pengendapan memori jangka panjang

Secara berkala, catatan percakapan dikirim ke model besar jarak jauh melalui API, agar model dapat mengekstrak informasi berharga dari sana, dan melakukan asosiasi yang meluas dalam batas tertentu, kemudian informasi penting yang telah terstruktur ini disimpan kembali ke basis data lokal.

Tujuan dari langkah ini adalah mengubah banyak percakapan mengalir menjadi entri memori yang dapat digunakan dalam jangka panjang, sehingga mendukung memori jangka panjang.

3/ Mekanisme penguatan dan penyulingan kedua

Dalam percakapan berikutnya, entri memori dari basis data lokal akan diambil dan digunakan. Dengan menghitung berapa kali informasi ini diambil kembali, entri yang sering dipanggil dianggap sebagai memori penting, lalu dikirim lagi ke model besar jarak jauh untuk diekstraksi dan disuling kembali, menghasilkan wawasan yang lebih mendalam, lalu ditulis kembali ke basis data lokal.

Dengan proses pengolahan ulang berdasarkan frekuensi pencarian, memori jangka panjang secara bertahap akan beralih dari tingkat fakta ke tingkat wawasan.

4/ Strategi memori jangka pendek

Memori jangka pendek menggunakan pendekatan yang lebih langsung: mengirimkan catatan percakapan terakhir secara langsung bersama permintaan ke model, untuk memastikan konteks tetap koheren.

*Sistem kepribadian

Saya menetapkan serangkaian parameter kepribadian untuk AI, mencakup berbagai dimensi, termasuk gaya bahasa, kecenderungan emosional, dan lain-lain.

Selain itu, model besar jarak jauh akan memperbarui parameter kepribadian ini secara berkala berdasarkan riwayat percakapan, agar dapat berubah seiring waktu.

Dalam percakapan nyata, paketkan tiga jenis informasi berikut ke dalam input ke model:
Parameter kepribadian saat ini, riwayat percakapan terbaru, dan petunjuk peran.

Dengan kombinasi ini, model akan menunjukkan konsistensi kepribadian saat output; dan dengan menyesuaikan parameter seperti suhu berdasarkan data kepribadian, percakapan menjadi lebih cerdas.

*Tantangan utama dari solusi saat ini

Meskipun demikian, mekanisme ini pada akhirnya hanya melakukan simulasi kepribadian di “layer petunjuk”.

Pada dasarnya, saya hanya memberi parameter kepribadian, memori, dan pengaturan dalam bentuk teks ke model, sehingga AI tidak benar-benar memiliki kepribadian yang independen.

Hasilnya, konsistensi mungkin masih tidak stabil, dan kepribadian lebih seperti peran sementara daripada struktur internal yang berkelanjutan dan koheren.

***

Karena proyek ini ditujukan untuk pengguna umum, dengan tujuan penggunaan tanpa biaya pembelajaran, saya harus memilih model besar jarak jauh daripada deployment lokal.

Dalam kerangka ini, variabel yang bisa saya sesuaikan sangat terbatas, terutama tiga kategori: sistem petunjuk, desain dan metode penulisan basis data memori, serta parameter seperti suhu saat memanggil model.

Namun, hasilnya sudah sangat baik.

Tujuan akhirnya adalah menjadikannya pasangan jiwa AI yang benar-benar milik pengguna, mampu berkembang secara berkelanjutan berdasarkan memori bersama, dan secara bertahap mengembangkan kepribadian yang unik.

Alamat open source: