用于增强大语言模型多模态长上下文对话能力的记忆检索方法

本发明公开了一种用于增强大语言模型多模态长上下文对话能力的记忆检索方法，包括对原始多模态对话序列进行基于信息密度的自适应切分并提取局部特征；构建三层特征金字塔结构实现多尺度特征表示；通过特征压缩和时序依赖图建模增强特征的时序表达能力；基于特征稳定性评估构建记忆向量序列；对查询数据进行结构化表示并与记忆向量进行多层次交互；通过层次化索引和多维度相似度计算实现高效检索；基于用户反馈定期优化记忆序列。本发明能够有效提升模型在长对话场景下的多模态信息理解和检索能力，具有重要的实践应用价值。