Summarize this content to 400 words in Persian Lang
در قلمرو هوش مصنوعی، توانایی به خاطر سپردن تعاملات گذشته برای ایجاد تجربیات شخصی و جذاب کاربر بسیار مهم است. برای هر چت ربات، برای پاسخگویی مؤثر به سؤالات و همگام شدن با مکالمه، داشتن حافظه خاص خود ضروری است.
راه حل های زیادی وجود دارد که با استفاده از آنها می توان قابلیت حافظه را بر اساس LLM یا هر چیز دیگری به چت بات اضافه کرد. در این پست یکی از روش های تامین حافظه با استفاده از AWS DynamoDB را توضیح می دهم.
من مراحل تهیه جدول DynamoDB و تبدیل آن به حافظه ذخیره‌سازی یک ربات چت LLM را طی می‌کنم.
برای جزئیات بیشتر:
https://amlana21.medium.com/how-to-add-memory-to-llm-bot-using-dynamodb-670dfd5e4594
https://youtu.be/WkbXjCywLeo
در قلمرو هوش مصنوعی، توانایی به خاطر سپردن تعاملات گذشته برای ایجاد تجربیات شخصی و جذاب کاربر بسیار مهم است. برای هر چت ربات، برای پاسخگویی مؤثر به سؤالات و همگام شدن با مکالمه، داشتن حافظه خاص خود ضروری است.
راه حل های زیادی وجود دارد که با استفاده از آنها می توان قابلیت حافظه را بر اساس LLM یا هر چیز دیگری به چت بات اضافه کرد. در این پست یکی از روش های تامین حافظه با استفاده از AWS DynamoDB را توضیح می دهم.
من مراحل تهیه جدول DynamoDB و تبدیل آن به حافظه ذخیره‌سازی یک ربات چت LLM را طی می‌کنم.
برای جزئیات بیشتر:
https://amlana21.medium.com/how-to-add-memory-to-llm-bot-using-dynamodb-670dfd5e4594
https://youtu.be/WkbXjCywLeo
