【人工智能】大模型的对话记忆机制是指其在多轮对话中追踪、理解并利用历史上下文的能力，以保持对话的连贯性和上下文相关性。

大模型的对话记忆机制是指其在多轮对话中追踪、理解并利用历史上下文的能力，以保持对话的连贯性和上下文相关性。大模型的对话记忆通过短期上下文窗口与长期存储/摘要机制结合实现，技术工具（如LangChain）进一步简化了开发复杂度。然而，其本质仍是外部驱动的“伪记忆”，未来需在长上下文建模、高效检索算法及自适应记忆策略上持续突破，以支持更自然的持续交互。以下从多个维度详细解析：

1. 短期记忆（上下文窗口）

• 工作原理：大模型的短期记忆依赖于“上下文窗口”，即每次对话时将历史内容与新输入拼接，作为整体输入给模型处理。这种机制类似于人类的工作记忆，容量有限（通常为数千token），且临时性较强。
• 挑战：
  • 容量限制：随着对话轮次增加，token堆积会导致模型注意力分散、生成准确性下降，同时计算成本（如推理速度）显著上升。
  • 无状态性：模型本身不具备记忆存储能力，依赖外部系统在每次请求时传递历史对话内容。
• 优化方法：
  • 重置对话：建议在切换话题时开启新对话框，以清空上下文窗口。
  • 总结历史：对过长的对话进行摘要，提取关键信息以减少token占用。