LLM 记忆

传统LLM的上下文窗口有限，无法记住长对话历史。LLM记忆机制通过外部存储（如向量数据库）和检索增强生成（RAG）技术，将历史对话或知识编码存储，并在需要时检索相关片段注入提示词。此外，还有参数化记忆（微调）和上下文内记忆（长窗口）。记忆机制使模型能实现个性化、持续学习，提升多轮对话体验。