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Yohei
Ich habe über ein Konzept nachgedacht, das ich "Kontext-Ontologie" nennen würde - hauptsächlich, weil ich mir einen einzigen Ort wünsche, an dem ich sehen kann, woher der Kontext kommt und in welchen Aufforderungen er verwendet wird.
Hilfreicher Kontext für ein LLM, um eine Antwort zu generieren oder eine Aktion auszuführen, könnte Dinge wie (1) übergeordnetes Ziel, (2) aktuelle Aufgabe/Fokusbereich, (3) zusammengefasste Informationen aus relevanten vergangenen Aufgaben, (4) Erkenntnisse aus früheren Versuchen usw. umfassen.
Da wir mehr von unseren Agenten erwarten (längere Aufgaben, kompliziertere Projekte usw.), wird das rohe Gedächtnis schnell tokenlastig und unübersichtlich, was die Qualität der LLM-Ausgabe verringert. Die meisten komplexen KI-Anwendungen haben irgendeine Art von zusammengefasstem Kontext (das würde ich annehmen) und mehrere Kontextquellen.
Die Idee hier ist, eine Ontologie dafür zu definieren, welchen Kontext du speicherst*, wie du ihn strukturierst und was du für jede Aufforderung in deinem System abrufst.
*Mit speichern meine ich nicht unbedingt in der Datenbank der KI. Meiner Meinung nach fühlt es sich ganzheitlicher an, die in jeder App gespeicherten Daten als Teil des Gedächtnisses der KI zu betrachten (z. B. API/MCP-Verbindung). Vielleicht sollte diese Ontologie das auch spezifizieren.
Wenn man einen Schritt weiter geht, könnte man dies zu einer dynamischen Ontologie machen, die eine KI verwalten und testen kann, und sie dann in eine RL-Umgebung stecken, damit die Agenten das Kontextmanagement selbst verbessern (hypothetisch).
Ich bin mir nicht sicher, ob die Zusammenfassungsstrategie hier hinein gehört, aber es macht auf hoher Ebene Sinn. Schwieriger, da die meisten Menschen Informationen bei der Aufnahme zusammenfassen, sodass du frühere Aufnahmen jedes Mal neu zusammenfassen müsstest, wenn du sie änderst (zum Testen von Änderungen und zur Selbstverbesserung) - aber ich schätze, dieses Problem besteht unabhängig davon.
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