Создание агента с использованием обучения с подкреплением для эффективного извлечения долгосрочной памяти в LLM

В этом руководстве мы исследуем создание агента на основе обучения с подкреплением (RL), который специализируется на извлечении релевантной памяти из базы данных долгосрочной памяти. Процесс начинается с создания синтетического набора данных памяти, за которым следует генерация запросов, требующих от агента способности вспоминать конкретные детали. Используя встраивания OpenAI, мы преобразуем как память, так и запросы в векторные форматы, что позволяет осуществлять извлечение на основе сходства. Следующий шаг включает создание уникальной среды RL, в которой агент может анализировать характеристики потенциальных воспоминаний и разрабатывать стратегию выбора наиболее полезных. Обучая агента с помощью алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO), мы позволяем ему уточнять свои выборы извлечения за пределами простых проверок сходства. Наконец, мы оцениваем производительность нашей системы извлечения на основе RL по сравнению с традиционным методом, иллюстрируя, как интеграция извлеченных воспоминаний может привести к более точным ответам от большой языковой модели.