Какие преимущества и недостатки имеет ConversationBufferMemory в LangChain?

Преимущества ConversationBufferMemory в LangChain:

• Сохранение контекста. www.analyticsvidhya.com Память позволяет модели запоминать прошлые входные данные, сокращая количество повторяющихся вопросов и обеспечивая плавные ответы с учётом контекста на нескольких этапах. www.analyticsvidhya.com
• Повышение релевантности. www.analyticsvidhya.com Запоминая конкретные детали прошлых взаимодействий, такие как предпочтения или ключевые детали, система может извлекать и генерировать более релевантную информацию, повышая точность. www.analyticsvidhya.com
• Повышение уровня персонализации. www.analyticsvidhya.com Память о предыдущих обменах позволяет моделям чат-ботов адаптировать ответы на основе прошлых предпочтений или выбора, повышая вовлечённость пользователей и удовлетворённость. www.analyticsvidhya.com

Недостатки ConversationBufferMemory:

• Увеличение количества токенов. www.analyticsvidhya.com Чем длиннее история, тем больше токенов подаётся на вход, что может замедлять время отклика и увеличивать затраты. www.analyticsvidhya.com habr.com