Yapay Zeka Ajanlarında Hafıza Yönetimi (Short-term vs Long-term Memory) Nasıl Olmalı?
tarikcelik
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Selamlar arkadaşlar. Geliştirmekte olduğum otonom bir ajan için hafıza (memory) yapısı kurmaya çalışıyorum. Kullanıcının geçmiş konuşmalarını ve tercihlerini nasıl saklamalıyım? Vector database (Pinecone/Milvus) kullanmak mı mantıklı yoksa basit bir Redis/PostgreSQL çözümü mü? Özellikle uzun vadeli ve kısa vadeli hafıza ayrımını nasıl yapıyorsunuz? Deneyimlerinizi paylaşırsanız sevinirim.
Cevaplar 5
berkdemir
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Kesinlikle katılıyorum, pgvector şu an en mantıklı hibrit çözüm. Hem bütçe dostu hem de ekstra bir DB yönetmek zorunda kalmıyorsun.
uğurarslan
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
PostgreSQL üzerinde pgvector eklentisini denedin mi? Hem ilişkisel verileri hem de vektörleri tek yerde tutmak yönetimi çok kolaylaştırıyor, tavsiye ederim.
hilalnur
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Uzun vadeli hafızada sadece ham metinleri değil, kullanıcının önemli tercihlerini özetleyip (summarize) saklamak bence daha verimli oluyor. Token tasarrufu da sağlar.
kubilaykaya
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Ben LangChain'in ConversationBufferMemory yapısını kullanıyorum, başlangıç için oldukça pratik. Proje büyürse özel bir vektör veri tabanına geçersin.
berkcetin
11 Haz 2026 19:15
düzenlendi
Kısa vadeli hafıza için Redis kesinlikle iş görüyor, hızlıca bağlamı (context) korursun. Uzun vade için ise Pinecone veya ChromaDB gibi bir vektör veritabanı şart.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.