一种用于大模型智能体的记忆方法及系统

本发明涉及语言模型技术领域，尤指一种用于大模型智能体的记忆方法及系统，包括选择一个大语言模型，对大语言模型进行初始化处理；获取初始化后的大语言模型，在大语言模型内部依次构建键值对表、三元组表和自然语言表；将基于大语言模型的智能体与外界环境进行交互形成记忆；收集记忆内容，并对记忆内容进行分类；通过Prompt对分类后的记忆内容进行抽取，将抽取的内容存储于表中；智能体与外界环境进行二次交互，智能体检索三个表的内容是否与二次交互内容匹配；若匹配成功，则将表中内容作为上下文放入对话Prompt中，通过本申请可以平衡记忆存储空间和记忆内容的完整性，帮助基于大模型的智能体在交互过程中形成简洁有效的记忆。