技术
LLM Memory（大模型记忆）
LLM Memory指为大型语言模型提供长期记忆能力的技术，解决模型上下文窗口有限、无法记住历史交互的问题，典型应用包括对话系统、个性化助手和RAG。
详细解释
LLM的上下文窗口有限，无法处理长对话或长期知识。记忆机制通过外部存储（向量数据库）和检索增强生成（RAG）实现：将历史信息编码为向量存储，需要时检索相关片段注入提示。还有参数化记忆（如微调）和混合方法。代表工作有MemGPT、LangChain的Memory模块。
别名与相关写法
llm memory
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