Память LLM ограничена контекстным окном: чем длиннее диалог, тем дороже и медленнее обработка.

Память LLM ограничена контекстным окном: чем длиннее диалог, тем дороже и медленнее обработка. Решение Memorilla сжимает историю в 16 векторов памяти, сохраняя ключевые факты без раздувания контекста. 🧠 Memorilla: 16 векторов вместо документов в контексте LLM Подход заменяет передачу полных документов и длинной истории диалога компактным набором векторов памяти. Это снижает расход токенов и ускоряет ответы модели, при этом важные детали разговора остаются доступными. Метод ориентирован на сценарии с долгими сессиями и большими объёмами данных. Для кого важно: разработчикам ИИ-ассистентов и чат-ботов, интеграторам LLM в корпоративные системы, а также тем, кто считает стоимость токенов при построении решений на базе языковых моделей.