Cognis：对话式人工智能代理的上下文感知记忆

LLM 代理缺乏持久内存，导致对话重置每个会话并随着时间的推移阻碍个性化。我们推出了 Lyzr Cognis，这是一种用于对话式 AI 代理的统一内存架构，它通过多级检索管道解决了这一限制。 Cognis 将双存储后端配对 OpenSearch BM25 关键字匹配与 Matryoshka 向量相似性搜索相结合，并通过倒数排序融合进行融合。其上下文感知摄取管道在提取之前检索现有内存，从而实现智能版本跟踪，保留完整的内存历史记录，同时保持存储一致。时间增强增强了时间敏感的查询，BGE-2 交叉编码器重新排序器提高了最终结果的质量。我们在两个独立的基准测试（LoCoMo 和 LongMemEval）上对 Cognis 的八个答案生成模型进行了评估，展示了这两个基准的最先进性能。该系统是开源的，并部署在为对话式人工智能应用程序提供服务的生产中。