AI 記憶：是甚麼、如何運作，以及會儲存甚麼

AI 記憶是對話式 AI 助理從你過往的對話中儲存下來、並帶入新對話的資訊，讓它能記住你的偏好和背景資料。模型本身不會保留任何這些資訊。助理會另行儲存這些資訊，並在相關時重新加入，為模型提供原本欠缺的持續上下文。

本指南會說明助理如何儲存和回想這些資訊、會儲存哪些內容、為何有時會出錯，以及如何查看、更改或關閉這項功能。

甚麼是 AI 記憶？

AI 記憶（又稱持久記憶）是指 AI 助理的一項功能，可儲存有關你的資訊，例如偏好、事實，以及過往互動中的背景資料，供助理在之後的對話中使用。

AI 助理建立這份記錄的來源，包括你要求它記住的事情、它自行留意到的細節，以及它可以回顧的早前聊天。

AI 記憶層讓 AI 助理無需你在每次聊天時重複說明偏好，也能提供個人化的答案。如果你曾告訴助理你正在為馬拉松進行訓練，並且偏好使用公里，那麼你下次問配速問題時，即使沒有重新說明，也會得到以公里為單位的答案。

與每次聊天都重新說明自己的情況相比，記憶功能可以減少你需要輸入的內容，並讓提示保持簡短；這點很重要，因為輸入內容過長會降低答案的準確度。

記憶並不是每段對話的完整記錄，而是有關你的重要事實的集合。因此，它會記得你偏好使用公里。至於能否找到它上個月草擬的確切訓練計劃，則取決於助理是否也能查閱過往的聊天。

AI 記憶的類型

普林斯頓大學的研究人員（2024 年）借用了人類記憶科學的術語，為 AI 記憶系統的類型進行分類。他們的框架將工作記憶與長期記憶區分開來：

• 工作記憶：模型在目前步驟中保存的內容，即到目前為止的對話，加上它檢索到的所有資訊。又稱短期記憶。
• 長期記憶：跨工作階段持續保存的記憶。本文討論的正是這類記憶。

長期記憶包括三種記憶類型：

• 情節記憶：過往互動的記錄，例如你上個月要求制定訓練計劃的那次聊天。
• 語義記憶：有關世界和有關你的知識，例如你偏好使用公里。
• 程序記憶：AI 代理程式的行為方式，已融入模型的權重，以及運行 AI 代理程式的程式碼和提示之中。在 AI 助理中，最接近的對應是系統提示和你的自訂指示。

放大

AI 助理記憶與 AI 代理程式記憶的比較

AI 助理記憶和 AI 代理程式記憶都屬於長期記憶。AI 助理記憶主要是語義記憶，會儲存有關你的事實，讓答案更切合你的需要。AI 代理程式記憶（例如 Perplexity 的 Brain）則會儲存 AI 代理程式做過甚麼及結果如何，包括哪些做法有效、你曾作出哪些修正，讓它在開始每項新任務時都處於更有利的位置。

AI 記憶與上下文視窗、訓練資料及自訂指示的比較

AI 記憶很容易與另外三種會影響答案的事物混淆：模型的上下文視窗、訓練資料和自訂指示。它們各自保存不同的資訊，持續時間各有不同，並由不同的系統控制。

上下文視窗是大型語言模型（LLM）一次可以讀取的文字量，涵蓋目前的對話。當你開始新的聊天時，上下文視窗便會重設。

目前部分模型的上下文視窗很大，可達一百萬個 token 或以上，因此技術上你可以把重要資訊貼到每段對話中。但處理所有這些內容會增加延遲和成本。

多項研究亦發現，即使答案就在上下文之中，輸出的準確度仍會隨着輸入增加而下降。

一項 2025 年的伊利諾大學與 Amazon 研究發現，即使模型能複述每項相關細節，這種情況仍然出現：當輸入增加至 30,000 個 token 時，準確度下降了 13.9% 至 85%，遠低於模型聲稱的上限。NoLiMa 是 Adobe Research 與慕尼黑大學（LMU Munich）於 2025 年推出的基準測試，它發現當問題與答案沒有共同關鍵字時，13 個受測模型中有 11 個在僅 32,000 個 token 時表現便明顯下滑。Chroma 於 2025 年 7 月發表的報告在 18 個模型中都觀察到這種情況，包括模型根據 113,000 個 token 的聊天記錄作答時。

訓練資料是在模型發佈前已融入其權重的資訊。用戶無法更改這些資料。開發人員可以使用新資料微調模型，但這是一項工程流程，而不是用戶設定，

自訂指示是儲存在助理設定中的規則，由你親自撰寫和編輯，用來自訂 AI 助理的行為和輸出內容。例如，你可以使用自訂指示來界定答案的語氣和風格，或助理可以使用哪些來源。

以下是這四者的比較：

AI 記憶會儲存甚麼

助理會保留有關你的特定細節，例如事實、偏好和摘要，有些助理還會參考你過往的聊天。

• 你要求它記住的事實和偏好：這些是你明確告訴助理要儲存的細節，例如「記住我偏好使用公里」。助理會在你提出要求時建立記憶，而記憶會一直保留，直至你將其刪除，或之後的對話將其更新。
• 它從你的對話中留意到的細節：啟用此設定時，助理會儲存這些細節。Perplexity「會優先考慮用戶提問的頻率及提供的資訊」，因此你經常提及的事情，比只提過一次的更有可能被記住。記憶會一直保留，直至被更新或你將其刪除。
• 參考你過往的聊天：助理會直接參考較早前的對話，而不是參考已儲存的清單。Perplexity 將此稱為搜尋記錄：即你過往的問題和答案，用來讓新的回應更貼切。

AI 記憶如何運作

AI 模型在不同對話之間不會記住任何內容。這項工作由 AI 記憶系統負責：它會另外保存一份有關你的記錄，並將相關部分加入每段新對話中。儲存和檢索都在幕後進行，因此模型會將它們連同你的問題一併讀取。

放大

這個流程分為五個步驟：

1. 儲存：當你提出要求，或助理判斷某項細節值得保留時，便會儲存一項記憶。
2. 存放：記憶會存放在與模型分開保存的資料庫中。在許多系統中，這是一個向量資料庫，因此可以按意思搜尋記憶。你在設定中看到的清單，就是該記憶儲存區的一個檢視畫面。
3. 檢索：當你傳送訊息時，助理會決定哪些記憶適用。許多系統的做法是將你的訊息和每項記憶轉換為嵌入向量（即意思的數值表示），然後挑選最接近的相符項目。因此，即使某項記憶與你的問題沒有任何相同字詞，系統仍能將其召回。較簡單的系統則會將每項已儲存的記憶載入每段對話中。
4. 使用：召回的記憶會以純文字形式插入輸入內容，通常位於模型在讀取你的訊息之前會先讀取的一段指示中。模型會像處理該輸入中的任何其他文字一樣處理這些記憶。
5. 更新和移除：助理會從聊天中擷取事實、搜尋現有記憶，然後決定是將其新增為新記憶、更新現有記憶、與某項記憶合併，還是刪除與新發現相矛盾的舊記憶。有些助理會為每項記憶加上時間戳記，以區分較新和較舊的資訊。

AI 記憶的挑戰與風險

AI 記憶旨在提升答案質素，但基準測試顯示，記憶檢索並不一定能找出相關或最新的資訊，尤其是從大型資料庫中檢索時。它亦會帶來安全和私隱風險。

與 AI 記憶相關的常見可靠性和安全問題包括：

• 誤用記憶：記憶可能會被套用到毫不相關的答案中。一項 2026 年的研究測試了 18 個模型，檢視來自某個生活範疇的已儲存記憶會否滲入另一範疇的答案中。失敗率的中位數為 53%。該研究亦發現，一旦記憶中保存了用戶的信念或自稱的專業知識，幾乎每個模型都會附和這些內容，即使問題需要中立的答案亦然。
• 過時記憶：即使後來的對話已令某項細節不再屬實，助理仍會繼續依據該細節行事，尤其是當你從未明確說出來時。在一項 2026 年 5 月的基準測試中（該測試檢視模型能否察覺這類隱含的變化），表現最好的模型平均得分為 55.2%。
• 記憶過載：助理需要回讀的內容越多，就越難找出重點。2024 年的基準測試 LongMemEval 發現，讀取約 115,000 個 token 聊天記錄的模型，表現比只獲提供相關工作階段的模型差 30% 至 60%。
• 記憶投毒：虛假資訊或隱藏指示進入助理的記憶（例如透過你要求它讀取的內容），導致答案帶有偏見或不安全，甚至造成資料外洩。
• 私隱風險：記憶會在原本的聊天以外保存個人細節，有時保存時間比你預期的更長。例如，Perplexity 可能會為安全和除錯目的，將已刪除記憶的記錄保存最多 30 天。資料保障法例將已儲存的記憶視為個人資料，因此你應該能夠查看和刪除這些記憶。

如何查看、編輯和關閉 AI 記憶

你可以查看助理已儲存的內容、將其刪除、關閉記憶功能，或使用不會建立記憶的私密聊天。

記憶管理歸根究底只涉及幾項控制項。以下是每項控制項的作用及使用時機：

如要從頭開始，請關閉記憶並清除已儲存的內容。

Perplexity 如何處理記憶

Perplexity 的記憶功能適用於其提供的所有模型。

Perplexity 會根據兩個來源將答案個人化：記憶（即你分享的偏好和詳細資料），以及你的搜尋記錄。當某項記憶影響了答案時，它會出現在該答案的來源之中，讓你可以查看使用了哪些記憶，並刪除其中任何一項。

放大

你亦可以透過提供關於你自己的詳細資料，以及為專案提供自訂指示，將答案個人化（每個專案都有各自的記憶層）。

放大

Perplexity 可能會使用消費者帳戶的記憶內容來改善其模型（Enterprise 帳戶則絕不會），除非你關閉此功能（在「設定」→「偏好設定」→「人工智能」中的「AI 資料保留」）。

Max 和 Enterprise Max 訂閱用戶亦可使用 Brain。這是一個共享記憶層，透過追蹤你的專案和工作來擴展記憶功能。它設有獨立開關，並會忽略無痕工作階段。

試用 Perplexity，看看記憶如何影響你的下一個答案。

AI 記憶常見問題

AI 中的有限記憶是甚麼？

IBM 的定義指出，有限記憶 AI 是能夠回憶過往事件和結果、並隨時間監察情況的 AI，但無法將這些資料保存在記錄過往經驗的長期資料庫中。它是 AI 系統分類法中的四個類別之一，而 IBM 將聊天機械人和虛擬助理歸入此類別。

助理記憶是這些系統在此基礎上額外加入的外部記憶。它可跨工作階段保留，讓助理能夠使用你在較早對話中分享的詳細資料。

哪個 AI 助理的記憶最好？

沒有一個助理適合所有人。好的記憶是你能夠控制的記憶，因此評估 AI 工具時，可以問四個問題：你能否查看它儲存了甚麼？你能否將某項記憶與產生它的聊天分開刪除？訓練是否與記憶分開設定？是否有不會建立任何記憶的臨時或無痕模式？

AI 模型會從它記住的關於你的資訊中學習嗎？

在答案中使用記憶與訓練是不同的過程。Perplexity 表示，它會從你的記憶庫中擷取相關背景資料，而不是將你的記錄當作訓練資料。你的內容能否用於改善模型，則屬於另一項設定。在消費者帳戶上，Perplexity 可能會將記憶內容用於此用途，而「AI 資料保留」可將其關閉。

放大

哪些內容不應存入 AI 記憶？

任何你不希望被儲存、被用於建立你的個人檔案或日後被重複提及的內容，都不應存入 AI 記憶，包括身份和財務資料、健康資訊、密碼、他人的資料，以及任何與兒童有關的內容。加拿大私隱專員辦公室（2025 年 5 月）和英國國家網絡安全中心（2023 年 3 月）均建議，避免輸入任何一旦公開就會引起問題的提示。

篩選器可以降低私隱風險，但不能保證你的健康或財務資料完全不會被儲存，因此請檢查你的記憶庫，並在提出一次性的敏感問題時使用無痕模式。