Arbeit mit Gedächtnis und Dialogverlauf in LLM 🧠

Ein weiterer Chatbot für den technischen Support wird ausgerollt, der Benutzer schildert sein Problem, und bei der dritten Nachricht fragt die KI: „Wie heißen Sie und wie kann ich helfen?“.

Der Grund ist banal: LLMs sind von Natur aus zustandslos. Das „Gedächtnis“ des Modells ist nur ein architektonischer Krückstock, und normalerweise wird das Problem „brutal“ gelöst: Man nimmt LangChain, sammelt alle vorherigen Nachrichten und wirft sie in den Prompt.

🗓 14. April um 18:00 Uhr Moskauer Zeit in „Точка Сборки“ werden wir die Gedächtnisarchitektur für LLM-Assistenten und Methoden zur angemessenen Kontextverwaltung besprechen.

Erforderliche Grundlagen zum Verständnis des Materials:
🔵Grundlegende Python-Syntax (Klassen, Dictionaries, Funktionen).
🔵Verständnis der Funktionsweise von HTTP-APIs und des grundlegenden LLM-Konzepts (was sind Prompt und Token).
🔵Oberflächliche Vertrautheit mit LangChain-Abstraktionen.

Zugang über den Bot: t.me/TScompiler_bot