Ich habe früher mit KI eine Branche sortiert. Am nervigsten war nicht, dass sie nicht analysieren kann, sondern dass ich bei jedem neuen Chat wieder den ganzen Hintergrund füttern musste.
Website, Tweets, lange Artikel, Meeting-Notizen – alles rein damit. Dann wird der Kontext immer unübersichtlicher. Wenn man es nicht macht, fühlt es sich an, als hätte die KI Gedächtnisverlust: Sie vergisst, worüber wir die letzten Tage gesprochen haben.
Das ist im Grunde ein Widerspruch, den viele KI-Anwendungen haben: Ein Modell kann zwar sehr viele Inhalte lesen, aber das, was wirklich hängen bleibt, ist wenig. Was man „lange Kontextlänge“ nennt, ist in vielen Fällen einfach nur, dass die Materialien immer wieder erneut eingefügt werden – nicht aber eine Art Gedächtnissystem, das langfristig nutzbar ist.
Ich finde, die MemSync von OpenGradient ist besonders nützlich, weil sie nicht nur dafür sorgt, dass die KI sich einen Satz wie „Was du magst“ merkt, sondern weil man damit eine langfristig aktualisierte Forschungsdatenbank aufbauen kann.
Wenn ich zum Beispiel eine Branche verfolge, kann ich MemSync Website-Inhalte, Projektbeschreibungen, Social-Media-Konten und frühere Chat-Verläufe geben. Es extrahiert automatisch die wichtigen Informationen und unterscheidet dann, was langfristige Fakten sind und was nur vorübergehende Ereignisse.
Wenn ich das nächste Mal frage: „Was hat dieses Team zuletzt an seiner Strategie geändert?“, muss ich nicht mehr alles erneut in das Modell stopfen. Zuerst findet es in den Erinnerungen die wirklich relevanten Inhalte und gibt sie dann an die KI weiter, damit sie weiter analysieren kann.
Diese Erfahrung ist ziemlich wichtig, weil Forschung vor allem daran scheitert, dass es zu viele Informationen gibt – und man am Ende das Wesentliche nicht mehr findet.
Entwickler können das über die REST-API anbinden. Man kann auch zuerst in der MemSync-App die Extraktion, Suche und Generierung von Nutzerprofilen ausprobieren. Für Leute, die Forschungsassistenten, Kundenservice oder Anwendungen mit langfristiger Begleitung bauen, ist der Einstieg nicht kompliziert.
Natürlich kann auch das Gedächtnissystem sich irren. Wenn vorübergehende Nachrichten fälschlicherweise als langfristige Fakten behandelt werden, kann die spätere Einschätzung dauerhaft schiefgehen – daher dürfen regelmäßiges Aktualisieren, Bereinigen und manuelle Überprüfung nicht fehlen.
Aber ich stimme dem Ansatz zu: Gute KI sollte nicht einfach alles auswendig lernen, sondern genau dann die nützliche Information wiederfinden, wenn man sie braucht.
$OPG @OpenGradient #OPG
Website, Tweets, lange Artikel, Meeting-Notizen – alles rein damit. Dann wird der Kontext immer unübersichtlicher. Wenn man es nicht macht, fühlt es sich an, als hätte die KI Gedächtnisverlust: Sie vergisst, worüber wir die letzten Tage gesprochen haben.
Das ist im Grunde ein Widerspruch, den viele KI-Anwendungen haben: Ein Modell kann zwar sehr viele Inhalte lesen, aber das, was wirklich hängen bleibt, ist wenig. Was man „lange Kontextlänge“ nennt, ist in vielen Fällen einfach nur, dass die Materialien immer wieder erneut eingefügt werden – nicht aber eine Art Gedächtnissystem, das langfristig nutzbar ist.
Ich finde, die MemSync von OpenGradient ist besonders nützlich, weil sie nicht nur dafür sorgt, dass die KI sich einen Satz wie „Was du magst“ merkt, sondern weil man damit eine langfristig aktualisierte Forschungsdatenbank aufbauen kann.
Wenn ich zum Beispiel eine Branche verfolge, kann ich MemSync Website-Inhalte, Projektbeschreibungen, Social-Media-Konten und frühere Chat-Verläufe geben. Es extrahiert automatisch die wichtigen Informationen und unterscheidet dann, was langfristige Fakten sind und was nur vorübergehende Ereignisse.
Wenn ich das nächste Mal frage: „Was hat dieses Team zuletzt an seiner Strategie geändert?“, muss ich nicht mehr alles erneut in das Modell stopfen. Zuerst findet es in den Erinnerungen die wirklich relevanten Inhalte und gibt sie dann an die KI weiter, damit sie weiter analysieren kann.
Diese Erfahrung ist ziemlich wichtig, weil Forschung vor allem daran scheitert, dass es zu viele Informationen gibt – und man am Ende das Wesentliche nicht mehr findet.
Entwickler können das über die REST-API anbinden. Man kann auch zuerst in der MemSync-App die Extraktion, Suche und Generierung von Nutzerprofilen ausprobieren. Für Leute, die Forschungsassistenten, Kundenservice oder Anwendungen mit langfristiger Begleitung bauen, ist der Einstieg nicht kompliziert.
Natürlich kann auch das Gedächtnissystem sich irren. Wenn vorübergehende Nachrichten fälschlicherweise als langfristige Fakten behandelt werden, kann die spätere Einschätzung dauerhaft schiefgehen – daher dürfen regelmäßiges Aktualisieren, Bereinigen und manuelle Überprüfung nicht fehlen.
Aber ich stimme dem Ansatz zu: Gute KI sollte nicht einfach alles auswendig lernen, sondern genau dann die nützliche Information wiederfinden, wenn man sie braucht.
$OPG @OpenGradient #OPG
