Dina kontéks retensi paguneman AI, mémori jangka panjang dina AI paguneman tiasa dianggo ku ngamangpaatkeun sababaraha téknik pembelajaran mesin pikeun nyimpen sareng milarian paguneman sareng interaksi pangguna anu kapungkur. Salah sahiji pendekatan nyaéta ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin pikeun ngékodasi input dumasar téks kana perwakilan vektor, anu teras tiasa disimpen dina basis data pikeun pamulihan salajengna. Basis data vektor ieu tiasa ngamungkinkeun AI pikeun diajar tina interaksi anu kapungkur sareng adaptasi kana kaayaan anyar langkung épéktip, sabab ngamungkinkeun pikeun ngabandingkeun kamiripan anu langkung épisién antara input pangguna anu kapungkur sareng ayeuna. Salian ngékodasi dumasar téks, basis data vektor tiasa dianggo pikeun ngékodasi sareng milarian jumlah ageung data sapertos téks, gambar, atanapi audio salaku vektor dimensi tinggi. Vektor ieu tiasa dianggo pikeun milarian kamiripan sareng pamariksaan data, anu mangpaat
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence