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.
- 23 мая 2026 г.Как дать ИИ-агентам долгую память в Kiro CLI
- 30 апр. 2026 г.Модуль NGT Memory показал, как дать LLM персистентную память без векторной БД
- 22 апр. 2026 г.OpenAI обновил Codex: управление десктопом, генерация изображений и память о прошлых задачах
- 6 февр. 2026 г.Atlassian в крутом пике: Майк Кэннон-Брукс объяснил, почему ИИ — это лучшее, что с ними случалось
Внедряйте ИИ быстрее рынка вместе с инженерами и фаундерами
Внутри Vibe Club (hamidun.com/club): еженедельные живые мастермайнды и разборы архитектуры с Жемалом Хамидуном, закрытый Tech Radar, LMS и обновляемая база из 370+ боевых скиллов.
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.