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模型上下文协议:一个可以让你的AI更聪明的协议

发布日期:2024-12-17 07:06:58 浏览次数: 2027 作者:老码小张

 


AI是如何“记住”你说过的话的?揭开模型上下文协议的神秘面纱。

在与AI交互时,你是否好奇它为什么会记住你的需求,甚至在对话中主动提供个性化建议?这种“记忆力”的背后,依赖于一种叫做模型上下文协议的技术。本篇文章将用浅显的语言解读这项协议的核心逻辑,探讨它如何提升用户体验,同时也分析它的局限性与未来发展方向。

从咖啡店点单开始:AI如何理解你

想象你在一家智能咖啡店点单。你告诉服务员:“我要一杯拿铁,少糖,多奶。”几分钟后,你改变主意:“算了,换成浓缩咖啡吧。”服务员顺利完成更改,并提醒你:“加奶还是少糖?”你会惊讶于她记得之前的细节。这种体验与AI模型上下文协议的工作原理如出一辙。

模型上下文协议的作用就在于在特定范围内“记住”用户提供的信息,并根据上下文生成合适的回复或执行操作。这不仅提升了交互效率,还让AI看起来更加“智能”。但它究竟是如何实现的?

AI如何“记住”你的上下文:技术原理与挑战

1. 上下文的本质是什么?

上下文是一段对话中的历史信息,例如用户的需求、问题或偏好。模型通过输入这些信息来形成对当前任务的理解,但这并不是“记住”信息的全部过程。

上下文的载体主要包括:

  • • 输入历史:对话中的所有交互信息。

  • • 动态记忆:AI暂时存储某些关键数据,在短期内反复使用。

这种记忆是临时的,模型本身并不会保存用户的个人信息,除非通过明确设计实现持久化存储。

2. 技术实现:模型上下文协议的核心要点

  • • 窗口机制:上下文有“窗口”大小限制。只最近的对话数据会被纳入参考,旧的内容会被舍弃。

  • • 令牌权重:某些关键信息(如用户意图)在对话中被赋予更高的优先级,从而更容易影响后续交互。

  • • 优化目标:协议的设计在于提升模型对短期目标的专注力,而非保存大规模的长期记忆。

以下是一个实现模型上下文协议的一个基础的架构图

看看代码

class ContextManager {
  constructor(windowSize) {
    this.windowSize = windowSize; // 上下文窗口大小
    this.contextHistory = []; // 用于存储上下文
  }

  // 添加新上下文
  addContext(userInput) {
    this.contextHistory.push(userInput);
    if (this.contextHistory.length > this.windowSize) {
      this.contextHistory.shift(); // 超出窗口大小则移除最早的上下文
    }
  }

  // 获取当前上下文
  getContext() {
    return this.contextHistory.join(" ");
  }

  // 清除上下文
  clearContext() {
    this.contextHistory = [];
  }
}

class AIModel {
  constructor() {
    // 模拟一个简单的模型
  }

  generateResponse(context, userInput) {
    // 模拟生成基于上下文的响应
    return `Based on "${context}", my response to "${userInput}" is: OK!`;
  }
}

// 主流程逻辑
const contextManager = new ContextManager(3); // 定义窗口大小为3
const model = new AIModel();

聪明的你是不是想得到可以在加一点 LRU 呢?当然,这些都不用你想了,因为 GitHub 有开源的更好的了。

https://github.com/modelcontextprotocol

各种 sdk 都有。

3. 挑战与局限

尽管模型上下文协议有效提升了交互体验,但它也有一些显著的限制:

  • • 窗口大小不足:对于长时间复杂对话,模型可能丢失重要的上下文。

  • • 隐私问题:临时记忆的信息如何确保安全?

  • • 用户理解差异:有些用户可能误解AI能够“记住”所有内容,从而期待过高。


让上下文协议更实用:设计与优化建议

1. 场景化技术设计

在特定场景中(如客服、学习助手),可以有针对性地优化上下文协议。例如:

  • • 课程学习:强化用户目标的短期记忆。

  • • 产品推荐:适当延长交互记忆的窗口时间。

2. 优化上下文管理方式

  • • 提供明确的上下文范围提示,让用户理解AI的能力边界。

  • • 引入用户“上下文清除”选项,增强隐私控制感。

3. 借助技术补足窗口局限

结合外部存储系统(如知识库)或引入多轮推理机制,帮助AI在上下文丢失的情况下依然提供可靠答案。


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