摘要
本发明提供一种基于冷热分层的AI智能体记忆管理方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括通过获取并预处理AI智能体历史信息,将其向量化存储;基于访问频率和语义关联计算分数;构建双阈值触发机制实现数据冷热分层迁移;建立索引映射并动态监控数据热度进行回迁;实时监控存储水位动态调整迁移策略。本发明解决了AI智能体记忆管理效率低下问题,实现了记忆内容的高效存取,降低了存储成本。
技术关键词
分布式文件系统
注意力
滑动时间窗口
两阶段提交协议
索引
水位预测值
指数衰减函数
访问统计数据
记忆管理
数据迁移
频率
语义关联度
层级
计算机程序指令
序列
话题
文本
语义向量
系统为您推荐了相关专利信息
路径损耗数据
神经网络架构
编解码器
构建预测模型
场景
长短期记忆网络
BOD5指标
软测量方法
污水
训练集数据
数据立方体
链拓扑结构
多源融合
企业ERP系统
动态访问控制策略