AIはあなたのことを覚えていないのですか？火山エンジンオープンソース OpenVikingコンテキストデータベース実機テスト｜Web版はインストール不要

原作者：David Yin 不确定体验局

オリジナルソース：https://www.youtube.com/embed/iluN3447mPE

AI はあなたの言ったことを覚えていません - Volcano Engine は、OpenViking と呼ばれる「AI 用のメモリをインストールする」ためのツール セットをオープンソース化しました。インストールやログインをせずにブラウザを開くだけで試すことができます。公式 Studio の「回答は短くしてください」と書かれたメモリまでクリックしてみたところ、英語の文が 1 文だけありました。今日は使いにくいことも正直に報告しました。この問題は、なぜダイアログ ボックスが変更されるとすぐに AI がユーザーを忘れてしまうのかを明確に説明します。 OpenViking がメモリを「viking://」仮想ファイル システムに配置すると、メモリは変換可能、読み取り可能、変更可能になります。 3 層のオンデマンド読み込み (1 文の概要/1 ページの概要/原文) によって無駄な文脈がどのように排除されるか。セッションがメモリに抽出される方法 (新規/マージ/スキップ)。そして 2 つの落とし穴があります。メイン プロジェクトは AGPL-3.0 (外部ネットワーク サービスに使用され、変更もオープン ソースである必要があります)、自己展開には Python 3.10 以降が必要で、独自の埋め込みモデルと VLM を準備する必要があります。公式セルフテスト データ (**第三者による再テストではなく公式自己報告、OpenViking 0.3.22 でテスト、埋め込みと VLM は両方とも Beanbao を使用**): 長時間会話の記憶精度 OpenClaw 24.20% → 82.08%、Hermes 33.38% → 82.86%、Claude Code 57.21% → 80.32%。 Enter token は 34.3% ～ 91.0% 削減され、クエリ遅延は 58.45% ～ 66.10% 削減されます。私自身の実測境界値: **ログインなしの公開デモンストレーション**で 3 回検索し、メモリ内で 0 / 0 / 1 件のヒットが見つかりました。唯一のヒットは、要約がオリジナルのテキストではないことでした。サンプルが 1 つしかなく、ログインがなく、インデックスのステータスが不明でした。したがって、これは単なる実際の測定記録であり、製品に関する結論ではありません。章: 0:00 ダイアログ ボックスが変更されるとすぐに AI があなたを忘れてしまうのはなぜですか? 0:46 OpenViking の公式の一文定義 2:09 無料ですか? インストールする必要がありますか? グラフィック カードが必要ですか? 2:33 Web ページを開くと何が表示されますか? 3:14 メモリはどのように保存されていますか: viking:// 仮想ファイル システム 3:54 ファイルをクリックすると、その中に 1 つの文しかありません 4:26 多すぎるコンテンツを見つける方法: オンデマンド読み込みの 3 層 5:08 3 回検索しましたが、2 回はメモリが 1 つも見つかりませんでした。 5:36 AGPL-3.0 この落とし穴 6:25 今日できることが 1 つあります。直接のソース: OpenViking ウェアハウス https://github.com/volcengine/OpenViking 公式スタジオ (インストール不要) https://openviking.ai/studio 公式中国語ドキュメント https://docs.openviking.ai/ コンテキスト階層化 (L0/L1/L2) https://docs.openviking.ai/zh/concepts/03-context-layers 私自身の Web サイト (過去の AI 専門ビデオと長い記事は、こちらにアーカイブされています)プラットフォームで閲覧するよりも早く見つけることができます): https://davidyin.dev https://davidyin.dev/writing/ https://davidyin.dev/video/ チャンネル登録 🔔 #AIMemory #OpenViking #OpenSourceAI の次号をお見逃しなく