Memoria Profunda
La Memoria Profunda se refiere a los sofisticados mecanismos dentro de los sistemas avanzados de Inteligencia Artificial, particularmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y los agentes autónomos, que les permiten almacenar, recuperar y utilizar vastas cantidades de información contextual durante períodos prolongados. A diferencia de las ventanas de contexto a corto plazo, la memoria profunda permite el aprendizaje persistente y el mantenimiento del estado a través de múltiples interacciones.
Para que los sistemas de IA vayan más allá de las conversaciones de una sola ronda y se conviertan en asistentes o agentes autónomos verdaderamente útiles, deben poseer memoria. La Memoria Profunda resuelve la limitación inherente de los modelos sin estado, permitiendo que la IA haga referencia a decisiones pasadas, preferencias del usuario y datos históricos complejos para proporcionar respuestas coherentes, personalizadas y contextualmente precisas.
La implementación de la Memoria Profunda generalmente implica externalizar el estado del modelo de su contexto computacional inmediato. Esto a menudo utiliza bases de datos vectoriales o grafos de conocimiento especializados. Cuando ocurre una interacción, los datos pasados relevantes se codifican en incrustaciones y se almacenan. Las técnicas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) son un método principal donde el sistema consulta este almacén de memoria externo para extraer fragmentos de información relevantes antes de generar una respuesta.
Este concepto está estrechamente relacionado con la Gestión de Ventanas de Contexto, las Bases de Datos Vectoriales y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
