论文
MemORAI：通过 LLM 会话代理的自适应图形智能进行记忆组织和检索
MemORAI: Memory Organization and Retrieval via Adaptive Graph Intelligence for LLM Conversational Agents
摘要
大语言模型 (LLM) 缺乏长期个性化对话的持久记忆。现有的基于图的记忆系统面临信息稀释、缺乏来源跟踪以及忽略查询上下文的统一检索等问题。我们介绍了 MemORAI（通过自适应图形智能进行记忆组织和检索），该框架集成了三项创新：具有双层压缩的选择性记忆过滤以保留与用户角色相关的内容、在轮次级别跟踪事实起源的来源丰富的多关系图以及应用查询条件边缘加权的动态加权 PageRank 的查询自适应子图检索。根据 LOCOMO 和 LongMemEval 基准进行评估，MemORAI 在记忆检索和个性化响应生成方面实现了最先进的性能，证明选择性存储、丰富的表示和自适应检索对于连贯、个性化的 LLM 代理至关重要。