AI也会做梦LongtermChatExternalSources中dream_sequence记忆巩固机制与3类梦境提示词探秘【免费下载链接】LongtermChatExternalSourcesGPT-3 chatbot with long-term memory and external sources项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongtermChatExternalSourcesLongtermChatExternalSources 是一个基于 GPT-3 的开源聊天机器人项目最大亮点是长期记忆与外部信息源。它最有趣的设定是AI 会在休眠时通过 dream_sequence梦境序列完成记忆巩固——就像人类在睡眠中整理白天的经历一样。本文带你快速看懂它的记忆巩固机制以及 3 个精心设计的梦境提示词分别梦见了什么。为什么 AI 需要做梦记忆巩固是什么 人类睡觉时大脑会重放并整理白天的信息把短期记忆沉淀为长期记忆。LongtermChatExternalSources 用同样的思路设计清醒时chat.py每轮对话都被向量化并存档属于情景记忆休眠时dream_sequence把一段段记忆重读、归纳、提炼出规律属于记忆巩固这套机制让机器人 RAVEN 不会因为对话太长而失忆还能逐渐形成对你、对自己的稳定认知。dream_sequence记忆巩固机制从对话日志到内部笔记整个记忆流水线非常清晰全部用本地 JSON 文件存储1️⃣ 记忆入库每次你说的话和 RAVEN 的回复都会经text-embedding-ada-002转成向量连同时间戳、UUID 一起存进nexus/目录如nexus/log_1674383041.28684_USER.json。2️⃣ 记忆检索chat.py中的fetch_memories用余弦相似度找出与当前话题最相关的 10 条旧记忆对应nexus/里的历史日志。3️⃣ 记忆归纳summarize_memories读取prompt_notes.txt提示词让 GPT-3 把这一串记忆压缩成要点清单存入internal_notes/如internal_notes/notes_1674383045.5926764.json——这正是把日记读成心得的过程。4️⃣ 全程留痕每一次 GPT-3 调用的提示词与回复都会存进gpt3_logs/方便你回溯 AI 到底想了什么。dream_sequence.py则提供了向量化、相似度计算、调用 GPT-3 等一整套工具函数是梦境阶段的代码底座。3类梦境提示词探秘AI梦见的三种内容 项目在根目录下准备了 3 个梦境提示词文件各司其职提示词文件梦境任务类比prompt_dream_metaphor.txt为一段记忆找一个隐喻并给出解释把零散经历提炼成主题意象prompt_dream_raven.txt从记忆中提取关于RAVEN 自身的原则与推论形成自我模型prompt_dream_user.txt提取关于用户的共性主题、偏好与观察形成用户画像三者都以INPUT作为记忆块占位符输出统一为-开头的要点清单——格式统一便于后续再次向量化、存入记忆库。这很像睡眠的不同阶段先回放情景再提炼主题最后更新对双方的认知模型。项目结构速览记忆都存放在哪里chat.py—— 主程序聊天 记忆检索 归纳的完整循环dream_sequence.py—— 梦境序列工具函数向量、相似度、GPT-3 调用nexus/—— 原始对话日志USER/RAVEN 交替命名internal_notes/—— 归纳后的记忆笔记gpt3_logs/—— 每次模型调用的提示词与输出记录prompt_notes.txt、prompt_response.txt及 3 个prompt_dream_*.txt—— 提示词模板快速上手如何运行LongtermChatExternalSources克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongtermChatExternalSources创建并激活虚拟环境python3 -m venv env再激活它安装依赖pip install openai numpy把你的 OpenAI API Key 存为项目根目录下的openaiapikey.txt注意末尾不要有换行运行python chat.py即可在命令行与 RAVEN 开始对话常见问题 FAQQdream_sequence.py 里已经有完整的做梦循环了吗当前快照中它主要提供向量化、相似度、模型调用等工具函数梦境提示词3 个prompt_dream_*.txt已就绪。你可以很容易地基于这些函数自己拼出睡前整理记忆的循环。Q记忆会一直膨胀吗会。nexus/、internal_notes/都是纯文本 JSON项目源码中也留了 TODO如按时间就近取更多记忆、后台分批归纳适合作为二次开发的起点。Q这个机制最大的启示是什么把记忆拆成原始日志 → 向量检索 → 归纳笔记三层再用提示词驱动归纳是一套非常朴素但有效的 AI 长期记忆方案值得做任何 Agent 的同学借鉴。【免费下载链接】LongtermChatExternalSourcesGPT-3 chatbot with long-term memory and external sources项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongtermChatExternalSources创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考