Learning Timeline
Key Insights
Scaling Memori: Long-Term vs Context Summarization
Pilih pendekatan 'Retrieval-Based' (Vector DB) jika anda perlu menyimpan data dalam skala besar untuk ramai pengguna. Gunakan 'Context Summarization' jika anda hanya perlu mengekalkan kesinambungan perbualan dalam satu sesi.
Strategi Sharding & Optimization
Apabila memori bertambah (evolving pools), gunakan teknik 'sharding' pada Vector Database dan optimasikan embedding model anda untuk memastikan kelajuan carian (retrieval) kekal pantas.
Kesesuaian Jenis Agent
Ejen ringkas seperti 'Hotel Booking' hanya perlukan memori terhad (preference). Namun, ejen seperti 'Life Coach' memerlukan memori yang kompleks dan sofistikated kerana data berkembang setiap hari.
Step by Step
Implementasi Context Summarization Menggunakan OpenAI Agents Python SDK
- Kenal pasti threshold context window ejen AI anda untuk menentukan bila summarization perlu dilakukan.
- Pasang (install) OpenAI Agents Python SDK ke dalam persekitaran pembangunan anda.
- Import modul 'Context Management' daripada SDK untuk memulakan konfigurasi memori.
- Tetapkan logik 'Memory Consolidation' untuk menukar log perbualan yang panjang kepada ringkasan teks yang padat.
- Gunakan teknik 'Memory Override' dengan 'Temporal Text' untuk menggantikan data lama yang sudah tidak relevan dengan maklumat terkini.
- Konfigurasikan sistem penyimpanan (storage) sama ada melalui fail lokal (disk) atau integrasi Vector Database untuk skala yang lebih besar.
- Aktifkan fungsi 'Retrieval-Augmented Generation' (RAG) untuk membolehkan ejen menarik memori yang diringkaskan semasa sesi perbualan live.
- Lakukan ujian 'Pilot Approach' dengan mengaktifkan teknik memori ini kepada sekumpulan kecil pengguna sebelum pelancaran penuh.
