AI ಮೆಮೊರಿ: ಅದು ಏನು, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏನನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ

AI ಮೆಮೊರಿ ಎಂದರೆ ಸಂಭಾಷಣಾತ್ಮಕ AI ಸಹಾಯಕವು ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಂದ ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗೆ ತರುವ ಮಾಹಿತಿ; ಇದರಿಂದ ಅದು ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು. ಮಾದರಿಯು ಸ್ವತಃ ಇದರಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನೂ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಸಹಾಯಕವು ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಸಂಬಂಧಿತವಾದಾಗ ಮತ್ತೆ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ; ಇದರಿಂದ ಮಾದರಿಗೆ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಿಗದ ನಿರಂತರ ಸಂದರ್ಭ ದೊರೆಯುತ್ತದೆ.

ಸಹಾಯಕಗಳು ಆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅವು ಏನನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಏಕೆ ತಪ್ಪು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ನೋಡುವುದು, ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಆಫ್ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಮೆಮೊರಿ ಎಂದರೇನು?

ನಿರಂತರ ಮೆಮೊರಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುವ AI ಮೆಮೊರಿಯು, ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸಂವಹನಗಳ ಸಂದರ್ಭದಂತಹ ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ AI ಸಹಾಯಕದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ; ಸಹಾಯಕವು ಅದನ್ನು ನಂತರದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ನೀವು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಹೇಳಿದ ವಿಷಯಗಳು, ಅದು ತಾನಾಗಿಯೇ ಗ್ರಹಿಸುವ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ಅದು ಮತ್ತೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದಾದ ಹಿಂದಿನ ಚಾಟ್‌ಗಳಿಂದ AI ಸಹಾಯಕವು ಆ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು.

AI ಮೆಮೊರಿ ಲೇಯರ್‌ನಿಂದಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲೂ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದೆಯೇ AI ಸಹಾಯಕಗಳು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲವು. ನೀವು ಮ್ಯಾರಥಾನ್‌ಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಸಹಾಯಕಕ್ಕೆ ಹೇಳಿದ್ದರೆ, ವೇಗದ ಕುರಿತ ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ, ನೀವು ಇದನ್ನು ಮತ್ತೆ ಹೇಳದೆಯೇ, ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತರ ಸಿಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿ ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲೂ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ವಿವರಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಮೆಮೊರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಟೈಪಿಂಗ್ ಶ್ರಮವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ; ದೀರ್ಘ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಉತ್ತರಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮೆಮೊರಿ ಎಂಬುದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಯಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಗತಿಗಳ ಸಂಗ್ರಹ. ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ಅದು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ನಿಖರವಾದ ತರಬೇತಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಾಧ್ಯವೇ ಎಂಬುದು, ಸಹಾಯಕವು ಹಿಂದಿನ ಚಾಟ್‌ಗಳನ್ನೂ ಹುಡುಕಬಲ್ಲದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

AI ಮೆಮೊರಿಯ ಪ್ರಕಾರಗಳು

ಪ್ರಿನ್ಸ್‌ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು (2024) AI ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮಾನವ ಸ್ಮರಣೆ ವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ. ಅವರ ಚೌಕಟ್ಟು ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ದೀರ್ಘಾವಧಿ ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ:

• ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮೆಮೊರಿ: ಪ್ರಸ್ತುತ ಹಂತಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿರುವುದು, ಅಂದರೆ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗಿನ ಸಂಭಾಷಣೆ ಮತ್ತು ಅದು ಹಿಂಪಡೆದ ಎಲ್ಲವೂ. ಇದನ್ನು ಅಲ್ಪಾವಧಿ ಮೆಮೊರಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ದೀರ್ಘಾವಧಿ ಮೆಮೊರಿ: ಸೆಷನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಉಳಿಯುವ ನಿರಂತರ ಮೆಮೊರಿ. ಈ ಲೇಖನವು ಇದೇ ಬಗೆಯ ಮೆಮೊರಿಯ ಕುರಿತಾಗಿದೆ.

ದೀರ್ಘಾವಧಿ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ಪ್ರಕಾರಗಳಿವೆ:

• ಎಪಿಸೋಡಿಕ್ ಮೆಮೊರಿ: ಹಿಂದಿನ ಸಂವಹನಗಳ ದಾಖಲೆಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ನೀವು ತರಬೇತಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದ ಚಾಟ್.
• ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಮೆಮೊರಿ: ಜಗತ್ತಿನ ಕುರಿತು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತು ಜ್ಞಾನ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ನೀವು ನೀಡುವ ಆದ್ಯತೆ.
• ಪ್ರೊಸೀಜರಲ್ ಮೆಮೊರಿ: AI ಏಜೆಂಟ್ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು; ಇದು ಮಾದರಿಯ ತೂಕಗಳಲ್ಲಿ (weights) ಹಾಗೂ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುವ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. AI ಸಹಾಯಕದಲ್ಲಿ, ಇದಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಮೀಪದ ಸಮಾನವೆಂದರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳು.

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

AI ಸಹಾಯಕ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಮೊರಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

AI ಸಹಾಯಕ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಮೊರಿ ಎರಡೂ ದೀರ್ಘಾವಧಿ ಮೆಮೊರಿಗಳೇ. AI ಸಹಾಯಕ ಮೆಮೊರಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಮೆಮೊರಿಯಾಗಿದ್ದು ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ; ಇದರಿಂದ ಉತ್ತರಗಳು ನಿಮಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. Perplexity ನ Brain ನಂತಹ ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಮೊರಿಯು, ಯಾವುದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ನೀವು ಏನನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದಿರಿ ಎಂಬುದನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಏನು ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ನಡೆಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ; ಇದರಿಂದ ಅದು ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಆರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.

AI ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗಳು, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹಾಗೂ ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

ಉತ್ತರವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಇತರ ಮೂರು ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭ: ಮಾದರಿಯ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳು. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಅವಧಿಯವರೆಗೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ಎಂದರೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ (LLM) ಒಮ್ಮೆಗೆ ಓದಬಲ್ಲ ಪಠ್ಯದ ಪ್ರಮಾಣ; ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ನೀವು ಹೊಸ ಚಾಟ್ ಆರಂಭಿಸಿದಾಗ ಇದು ಮರುಹೊಂದಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ಹತ್ತು ಲಕ್ಷ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಟೋಕನ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭಾಷಣೆಗೂ ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ಉತ್ತರವು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೇ ಇದ್ದರೂ ಸಹ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಿಖರತೆ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ.

ಇಲಿನಾಯ್ಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು Amazon ನ 2025ರ ಅಧ್ಯಯನವು, ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿವರವನ್ನು ಪುನರುಚ್ಚರಿಸಬಲ್ಲವಾಗಿದ್ದಾಗಲೂ ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿತು: ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು 30,000 ಟೋಕನ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಬೆಳೆದಂತೆ ನಿಖರತೆ 13.9-85% ರಷ್ಟು ಕುಸಿಯಿತು, ಇದು ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಿತಿಗಳಿಗಿಂತ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ. Adobe Research ಮತ್ತು LMU Munich ನ 2025ರ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಆದ NoLiMa, ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಾನ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳು ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗಲೆಲ್ಲಾ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ 13 ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ 11 ಮಾದರಿಗಳು ಕೇವಲ 32,000 ಟೋಕನ್‌ಗಳಲ್ಲೇ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ತೋರಿದವು ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಿತು. Chroma ದ ಜುಲೈ 2025ರ ವರದಿಯು 18 ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿತು, 1,13,000 ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಚಾಟ್ ಇತಿಹಾಸದಿಂದ ಅವು ಉತ್ತರಿಸಿದಾಗಲೂ ಸಹ.

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದರೆ ಬಿಡುಗಡೆಗೂ ಮುನ್ನ ಮಾದರಿಯ ತೂಕಗಳಲ್ಲಿ (weights) ಅಡಕಗೊಂಡ ಮಾಹಿತಿ. ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೊಸ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೇ ಹೊರತು ಬಳಕೆದಾರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅಲ್ಲ.

ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳು ಎಂದರೆ AI ಸಹಾಯಕದ ವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ನೀವೇ ಬರೆದು ಸಂಪಾದಿಸುವ, ಸಹಾಯಕದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಲಾದ ನಿಯಮಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ತರಗಳ ಧಾಟಿ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯನ್ನು ಅಥವಾ ಸಹಾಯಕವು ಯಾವ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನೀವು ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಈ ನಾಲ್ಕರ ಹೋಲಿಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

AI ಮೆಮೊರಿ ಏನನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ

ಸಹಾಯಕಗಳು ಸಂಗತಿಗಳು, ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶಗಳಂತಹ ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತ ಆಯ್ದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಚಾಟ್‌ಗಳನ್ನೂ ಆಧರಿಸುತ್ತವೆ.

• ನೀವು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಹೇಳುವ ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳು: "ನಾನು ಕಿಲೋಮೀಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊ" ಎಂಬಂತೆ, ಉಳಿಸುವಂತೆ ನೀವು ಸಹಾಯಕಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವ ವಿವರಗಳು ಇವು. ನೀವು ಕೇಳಿದಾಗ ಸಹಾಯಕವು ನೆನಪನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಅಳಿಸುವವರೆಗೆ ಅಥವಾ ನಂತರದ ಸಂಭಾಷಣೆಯೊಂದು ಅದನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವವರೆಗೆ ಅದು ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
• ನಿಮ್ಮ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಂದ ಅದು ಗ್ರಹಿಸುವ ವಿವರಗಳು: ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಆನ್ ಆಗಿದ್ದಾಗ ಸಹಾಯಕವು ಇವುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. Perplexity "ಬಳಕೆದಾರರು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮತ್ತು ನೀಡುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆವರ್ತನಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ", ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ವಿಷಯವು ಉಳಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು. ನೆನಪು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಆಗುವವರೆಗೆ ಅಥವಾ ನೀವು ಅದನ್ನು ಅಳಿಸುವವರೆಗೆ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
• ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಚಾಟ್‌ಗಳ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು: ಸಹಾಯಕವು ಉಳಿಸಿದ ಪಟ್ಟಿಯ ಬದಲಿಗೆ ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಆಧರಿಸುತ್ತದೆ. Perplexity ಇದನ್ನು ಹುಡುಕಾಟ ಇತಿಹಾಸ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತದೆ: ಹೊಸ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳು.

AI ಮೆಮೊರಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

AI ಮಾದರಿಯು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ನಡುವೆ ಏನನ್ನೂ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಆ ಕೆಲಸವನ್ನು AI ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಅದು ನಿಮ್ಮ ಕುರಿತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಸಂಭಾಷಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಜೊತೆಗೆ ಓದುತ್ತದೆ.

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

ಆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಐದು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ:

1. ಉಳಿಸುವುದು: ನೀವು ಕೇಳಿದಾಗ ಅಥವಾ ಒಂದು ವಿವರವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಗ್ಯವೆಂದು ಅದು ನಿರ್ಣಯಿಸಿದಾಗ ಸಹಾಯಕವು ನೆನಪನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು: ನೆನಪುಗಳು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹುಡುಕಬಹುದು. ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ನೋಡುವ ಪಟ್ಟಿಯು ಆ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಗ್ರಹದ ಒಂದು ನೋಟವಾಗಿದೆ.
3. ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ: ನೀವು ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ಯಾವ ನೆನಪುಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹಾಯಕವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೆನಪನ್ನು ಅರ್ಥದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆಗಳಾದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ, ಅತ್ಯಂತ ಹತ್ತಿರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಒಂದು ನೆನಪು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಮಾನ ಪದವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅವು ಅದನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಬಲ್ಲವು. ಸರಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಉಳಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೆನಪನ್ನೂ ಪ್ರತಿ ಸಂಭಾಷಣೆಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
4. ಬಳಸುವುದು: ಹಿಂಪಡೆದ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ಸರಳ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶಕ್ಕೂ ಮುನ್ನ ಮಾದರಿ ಓದುವ ಸೂಚನೆಗಳ ಬ್ಲಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ. ಮಾದರಿಯು ಆ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ಯಾವುದೇ ಪಠ್ಯದಂತೆಯೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು: ಸಹಾಯಕವು ಚಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೊಸದಾಗಿ ಸೇರಿಸಬೇಕೇ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೆನಪನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕೇ, ಒಂದರೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಹೊಸದಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಂಡ ಸಂಗತಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಹಳೆಯ ನೆನಪನ್ನು ಅಳಿಸಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಳೆಯದರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಹಾಯಕಗಳು ಪ್ರತಿ ನೆನಪಿಗೂ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ ಹಾಕುತ್ತವೆ.

AI ಮೆಮೊರಿಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳು

AI ಮೆಮೊರಿಯ ಉದ್ದೇಶ ಉತ್ತರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ಆದರೆ ಮೆಮೊರಿ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆಯು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ, ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನೂ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ.

AI ಮೆಮೊರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಇವು:

• ತಪ್ಪಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ನೆನಪುಗಳು: ಸಂಬಂಧವೇ ಇಲ್ಲದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಒಂದು ನೆನಪು ಸೇರಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಜೀವನದ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಉಳಿಸಲಾದ ನೆನಪು ಇನ್ನೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು 2026ರ ಅಧ್ಯಯನವೊಂದು 18 ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿತು. ಮಧ್ಯಾಂಕ ವೈಫಲ್ಯ ದರ 53% ಆಗಿತ್ತು. ಮೆಮೊರಿಯು ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಅವರು ಹೇಳಿಕೊಂಡ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ ನಂತರ, ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತಟಸ್ಥ ಉತ್ತರದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯೂ ಅವುಗಳನ್ನೇ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸಿತು ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿತು.
• ಹಳತಾದ ನೆನಪುಗಳು: ನಂತರದ ಸಂಭಾಷಣೆಯೊಂದು ಒಂದು ವಿವರವನ್ನು ಅಸತ್ಯವಾಗಿಸಿದ ನಂತರವೂ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಎಂದೂ ಹೇಳದಿದ್ದಾಗ, ಸಹಾಯಕವು ಆ ವಿವರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಇಂತಹ ಪರೋಕ್ಷ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮೇ 2026ರ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯ ಸರಾಸರಿ 55.2% ಆಗಿತ್ತು.
• ಮೆಮೊರಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್: ಸಹಾಯಕವು ಮತ್ತೆ ಓದಬೇಕಾದದ್ದು ಹೆಚ್ಚಾದಷ್ಟೂ, ಮುಖ್ಯವಾದುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. 2024ರ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಆದ LongMemEval, ಸುಮಾರು 1,15,000 ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಚಾಟ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಓದಿದ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಂಬಂಧಿತ ಸೆಷನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ 30% ರಿಂದ 60% ರಷ್ಟು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದವು ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಿತು.
• ಮೆಮೊರಿ ವಿಷಪೂರಣ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನೀವು ಓದಲು ಹೇಳುವ ವಿಷಯದ ಮೂಲಕ, ಸುಳ್ಳು ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಗುಪ್ತ ಸೂಚನೆಗಳು ಸಹಾಯಕದ ಮೆಮೊರಿಯೊಳಗೆ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಉತ್ತರಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
• ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯಗಳು: ಮೆಮೊರಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅವು ಬಂದ ಚಾಟ್‌ನ ಆಚೆಗೂ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ, ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Perplexity ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಗಾಗಿ ಅಳಿಸಲಾದ ನೆನಪುಗಳ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು 30 ದಿನಗಳವರೆಗೆ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು.

AI ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನೋಡುವುದು, ಸಂಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆಫ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ

ಸಹಾಯಕವು ಏನನ್ನು ಉಳಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಅಳಿಸಬಹುದು, ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ನೆನಪುಗಳನ್ನು ರಚಿಸದ ಖಾಸಗಿ ಚಾಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಕೆಲವೇ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸದಾಗಿ ಆರಂಭಿಸಲು, ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿರುವುದನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ.

Perplexity ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

Perplexity ಮೆಮೊರಿ ಅದು ನೀಡುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

Perplexity ಎರಡು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ: ನೀವು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಗಳಾದ ಮೆಮೊರಿಗಳು, ಹಾಗೂ ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಇತಿಹಾಸ. ಒಂದು ಮೆಮೊರಿ ಉತ್ತರವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಆ ಉತ್ತರದ ಮೂಲಗಳ ನಡುವೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವ ಮೆಮೊರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಅಳಿಸಬಹುದು.

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

ನಿಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕವೂ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಬಹುದು (ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೆಮೊರಿ ಪದರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ).

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

ನೀವು ಅದನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡದ ಹೊರತು (ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು → ಆದ್ಯತೆಗಳು → ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಲ್ಲಿರುವ AI ಡೇಟಾ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ), Perplexity ತನ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕ ಖಾತೆಗಳಲ್ಲಿನ (Enterprise ಖಾತೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಅಲ್ಲ) ಮೆಮೊರಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

Max ಮತ್ತು Enterprise Max ಚಂದಾದಾರರು Brain ಅನ್ನು ಸಹ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಮೆಮೊರಿ ಪದರವಾಗಿದ್ದು, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಟಾಗಲ್ ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಅಜ್ಞಾತ ಸೆಷನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

Perplexity ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಉತ್ತರವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

AI ಮೆಮೊರಿ ಕುರಿತು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

AI ನಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತ ಮೆಮೊರಿ ಎಂದರೇನು?

IBM ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಸೀಮಿತ ಮೆಮೊರಿ AI ಎಂದರೆ ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಹಾಗೂ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ AI. ಇದು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿನ ನಾಲ್ಕು ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು IBM ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕಗಳನ್ನು ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಹಾಯಕ ಮೆಮೊರಿ ಎಂಬುದು ಆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಸೇರಿಸುವ ಬಾಹ್ಯ ಮೆಮೊರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸೆಷನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಹಾಯಕವು ಬಳಸಬಹುದು.

ಯಾವ AI ಸಹಾಯಕವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ?

ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಸಹಾಯಕವು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಮೆಮೊರಿ ಎಂದರೆ ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದದ್ದು, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: ಅದು ಏನನ್ನು ಉಳಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದೇ? ಒಂದು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಅದು ಬಂದ ಚಾಟ್‌ನಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಳಿಸಬಹುದೇ? ತರಬೇತಿಯು ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಆಗಿದೆಯೇ? ಯಾವುದೇ ಮೆಮೊರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅಥವಾ ಅಜ್ಞಾತ ಮೋಡ್ ಇದೆಯೇ?

AI ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ ತಾನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆಯೇ?

ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ತರಬೇತಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಬದಲು, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಗ್ರಹದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು Perplexity ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ ಎಂಬುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಖಾತೆಗಳಲ್ಲಿ, Perplexity ಆ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮೆಮೊರಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಮತ್ತು AI ಡೇಟಾ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅದನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

AI ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ನೀವು ಏನನ್ನು ಹೊರಗಿಡಬೇಕು?

ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲು ಅಥವಾ ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸದ ಯಾವುದನ್ನೇ ಆಗಲಿ AI ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡಿ: ಗುರುತು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ವಿವರಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿ, ಪಾಸ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳು, ಇತರ ಜನರ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳ ಕುರಿತಾದ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯ. ಕೆನಡಾದ ಗೌಪ್ಯತಾ ಆಯುಕ್ತರ ಕಚೇರಿ (ಮೇ 2025) ಮತ್ತು UK ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತಾ ಕೇಂದ್ರ (ಮಾರ್ಚ್ 2023), ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾದರೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದಾದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುವುದೇ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಬಾರಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಅಜ್ಞಾತ ಮೋಡ್ ಬಳಸಿ.