Creando un Agente Usando Aprendizaje por Refuerzo para la Recuperación Efectiva de Memorias a Largo Plazo en LLMs

En esta guía, exploramos la creación de un agente de aprendizaje por refuerzo (RL) que se especializa en recuperar memorias relevantes de una base de datos de memoria a largo plazo. El proceso comienza con el ensamblaje de un conjunto de datos sintéticos de memorias, seguido de la generación de consultas que requieren la capacidad del agente para recordar detalles específicos. Utilizando embeddings de OpenAI, transformamos tanto las memorias como las consultas en formatos vectoriales, lo que permite una recuperación basada en la similitud. El siguiente paso implica la creación de un entorno RL único donde el agente puede analizar las características de las memorias potenciales y desarrollar una estrategia para elegir las más beneficiosas. Entrenando al agente con el algoritmo de Optimización de Política Proximal (PPO), le permitimos refinar sus elecciones de recuperación más allá de simples verificaciones de similitud. Finalmente, evaluamos el rendimiento de nuestro sistema de recuperación basado en RL en comparación con un método convencional, ilustrando cómo la integración de memorias recuperadas puede conducir a respuestas más precisas de un modelo de lenguaje de gran tamaño.