Semantic Kernel 实战系列（六） - Memory与向量存储
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原文中文，约7000字，阅读约需17分钟。
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内容提要
本文探讨了Semantic Kernel的Memory机制，强调其在AI任务中的重要性。Memory分为语义Memory和短期Memory，支持上下文记忆和知识检索。通过向量存储集成，RAG模式提高了AI输出的准确性，适用于知识库聊天机器人等应用，优化了传统数据访问方式。
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关键要点
- Semantic Kernel的Memory机制是AI任务的重要基础，分为语义Memory和短期Memory。
- 语义Memory存储长期知识，短期Memory处理即时上下文，支持上下文记忆和知识检索。
- 向量存储集成提高了AI输出的准确性，适用于知识库聊天机器人等应用。
- RAG模式通过检索增强生成，避免模型幻觉，提高AI输出的准确性。
- 内存管理在向量存储中至关重要，包括索引构建、相似度计算和隐私保护。
- 实际应用示例为知识库聊天机器人，结合向量存储实现RAG查询，提升用户交互体验。
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