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第十四课:对话记忆与上下文管理——让AI“记住”用户
2026/9/29 6:14:33 网站建设 项目流程

目录

  • 课前引言
  • 开篇全景图:本课学习路径
  • 第一部分:记忆系统架构设计
      • 1.1 智能客服需要什么样的记忆?
      • 1.2 三层记忆架构
      • 1.3 本课实现范围
  • 第二部分:短期记忆实现
      • 2.1 短期记忆的设计
      • 2.2 创建短期记忆管理器
      • 2.3 测试短期记忆
  • 第三部分:长期记忆实现
      • 3.1 长期记忆的数据结构
      • 3.2 创建长期记忆管理器
      • 3.3 测试长期记忆
  • 第四部分:记忆管理器整合
      • 4.1 统一记忆管理器
      • 4.2 测试统一记忆管理器
  • 第五部分:集成记忆到智能客服系统
      • 5.1 更新主控Agent
      • 5.2 更新产品咨询子Agent的Prompt
  • 第六部分:跨会话测试
      • 6.1 完整测试脚本
      • 6.2 预期输出
  • 课后小结

课前引言

大家好,我是小马过河R,我们一起来拥抱AI。

第十三课我们完成了订单查询工具和意图识别路由,智能客服系统现在能够:

  • 回答产品咨询(RAG知识库)
  • 查询订单状态(订单工具)
  • 自动识别意图并路由

但你可能已经发现了一个严重的问题:系统记不住任何东西。

具体表现:

  • 用户先问“我的订单12345到哪了?”,再问“它什么时候能到?”,系统不知道“它”指的是什么
  • 用户说“我叫小明”,下一句问“你记得我叫什么吗?”,系统一脸茫然
  • 用户上次说过“我预算3000”,下次再来又要重新说一遍
  • 每次对话都是“初次见面”,毫无个性化体验

这一课的目标是:为智能客服系统添加对话记忆能力,让AI能够记住用户信息、订单号、偏好,实现跨会话的个性化服务。

学完这节课,你将能够:

  1. 理解对话记忆的三层架构——短期记忆、长期记忆、工作记忆
  2. 实现短期记忆——多轮对话上下文管理
  3. 实现长期记忆——用户偏

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