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Mem0 publie une recherche sur l'architecture de mémoire à long terme : une précision supérieure de 26 % à OpenAI, une latence d'inférence réduite de 91 %
L’algorithme résout le problème central de l’oubli chez les agents AI lors d’interactions prolongées. Contrairement à la simple extension de la fenêtre de contexte des LLM par une approche brute, Mem0 utilise une pipeline en deux étapes : lors de la « phase d’extraction », le système extrait des faits clés à partir des dialogues récents, des résumés défilants et de l’historique ; lors de la « phase de mise à jour », le système compare avec une base de données vectorielle, effectuant des opérations d’ajout, de mise à jour, de suppression de conflits ou d’ignorance, pour assurer la concision et la cohérence de la mémoire.
La recherche présente également une variante améliorée, Mem0ᵍ. Cette version introduit une structure de base de données graphique, transformant les faits extraits en nœuds et arêtes étiquetés, afin de capturer des relations complexes entre entités à travers plusieurs sessions. En environnement de production, Mem0 peut réaliser l’ensemble du processus de récupération de mémoire à la génération de réponse en 0,71 seconde, alors que la méthode « contexte complet » traditionnelle nécessite près de 10 secondes.
Actuellement, cette recherche a été acceptée par la conférence européenne sur l’intelligence artificielle (ECAI), et le code associé est open source sur GitHub. (Source : BlockBeats)