From LLM to Conversational Agent: A Memory Enhanced Architecture
Q: 这篇论文试图解决什么问题？A: 这篇论文试图解决的问题是如何将大型语言模型（LLMs）如GPT-4更有效地集成到对话代理中。具体来说，论文介绍了RAISE（Reasoning and Acting through Scratchpad and Examples）架构，这是一个增强的框架，旨在通过以下方式提高LLMs在对话代理中的性能：双组件记忆系统：通过模拟人类短期和长期记忆的功能，RAISE包含一个Scratchpad组件（类似于短期记忆）和一个检索模块（类似于长期记忆），以在对话中保持上下文和连...【查看原文】
