Trabajo con memoria e historial de diálogo en LLM 🧠

Se lanza otro chatbot de soporte técnico, el usuario se explaya sobre su problema, y en el tercer mensaje la red neuronal pregunta: «¿Cómo te llamas y en qué puedo ayudarte?».

La razón es trivial: los LLM son inherentemente stateless. La «memoria» del modelo es solo una muleta arquitectónica, y normalmente el problema se resuelve «a lo bruto»: se toma LangChain, se recogen todos los mensajes anteriores y se meten en el prompt.

🗓 Hoy a las 18:00 hora de Moscú en «Punto de Ensamblaje» analizaremos la arquitectura de memoria para asistentes LLM y métodos de gestión adecuada del contexto.

Base necesaria para entender el material:
🔵Sintaxis básica de Python (clases, diccionarios, funciones).
🔵Comprensión del funcionamiento de la API HTTP y del concepto básico de LLM (qué es un prompt y un token).
🔵 Conocimiento superficial de las abstracciones de LangChain.

Acceso a través del bot: t.me/TScompiler_bot