大語言模型記性不好？讓你 AI 有「記憶力」的實作技巧
你可能發現，ChatGPT 很會聊天，但隔一段時間就忘記你說過什麼。 為什麼 AI 模型無法「記住」你講過的內容？這篇文章從原理出發，帶你了解大語言模型的記憶限制，並介紹幾種實作方法，打造真正能學習、累積、延續上下文的 AI 助手。
為什麼大語言模型「記性不好」？
LLM（Large Language Model）本身是「無狀態」的，它只能依照當前提供的 prompt 輸出答案。你沒告訴它過去的內容，它就真的不知道。即便 OpenAI 有推出「記憶」功能，其實也只是把上下文儲存在外部記錄中。
打造 AI 記憶力的三種方式
1. 聊天上下文暫存
每次使用者輸入都記錄下來，持續傳入模型中。缺點是 context 長度有限，會漸漸丟失早期對話。
2. 外部記憶資料庫（如向量資料庫）
將重要對話、設定、個人偏好等內容轉為 Embedding 向量並儲存，下次需要時根據語意自動取出補充給模型。
3. 使用者專屬資料卡（Profile + History）
類似「AI 小助理記得你喜歡什麼」，每位使用者維護一組個人偏好與操作紀錄，透過 RAG 技術主動補全資訊。
應用場景有哪些？
- 客服系統記得客戶的歷史問題與解決紀錄
- AI 助理記得你的個人偏好、工作風格、代辦事項
- 銷售助理根據客戶屬性給出建議方案
恩梯科技如何協助？
恩梯科技 擅長整合向量資料庫、私有模型與前端使用者系統，實作出具備「記憶能力」的企業級 AI 助理：
- 支援多使用者、多回合上下文管理
- 記錄與查詢個別偏好與歷史互動
- 結合內部知識庫與個人紀錄動態生成回覆
如果你想打造一個「越聊越懂你」的 AI 助手，記憶力設計絕對是關鍵！
