Внедрение ИИ: как дать нейросети долгую память с онтологиями
Онтологическая память — ставка на следующий этап AI-систем после RAG. Вместо хранения длинных логов статья предлагает модель мира из сущностей, связей и состояний. Это особенно полезно для обучающих ботов, корпоративных ассистентов, робототехники и локальных LLM, которым нужен устойчивый контекст без постоянных пересказов. Плюс такой слой делает ответы понятнее: систему можно проверять по узлам и связям, а не только по красивому тексту.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Онтологии всё чаще обсуждают не как формат для базы знаний, а как слой памяти для нейросетей и ИИ-систем — особенно при внедрении корпоративных ассистентов.
Почему нейросеть забывает информацию в долгих диалогах?
Большие языковые модели помещают всё во временное окно контекста. Когда взаимодействие растягивается на недели или месяцы, модель теряет детали, повторно задаёт уже закрытые вопросы и хуже учитывает личные особенности пользователя.
Внедрение ИИ, корпоративные воркшопы и AI-консалтинг
Экспертиза Жемала Хамидуна (hamidun.com) (CPO AlpinaGPT): аудит процессов, разработка AI-стратегии, кастомные RAG/агентные системы и обучение продуктовых команд.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.