Vers des Agents Conversationnels Contextuels : Intégration de Mémoires Persistantes et de Modèles de Langage pour la Recherche Sémantique sur Données Dynamiques

Introduction

La conception d'agents conversationnels capables de gérer des interactions sophistiquées sur la durée constitue un défi majeur dans le domaine du traitement automatique du langage naturel. Cette recherche explore les mécanismes innovants de mémoire persistante qui permettent de dépasser les limitations inhérentes aux systèmes conversationnels traditionnels. L'objectif central consiste à développer une architecture intégrant de manière transparente la recherche sémantique sur des données dynamiques et évolutives, ouvrant ainsi la voie à des agents capables de fournir des réponses contextualisées et pertinentes dans des environnements informationnels changeants. L'approche proposée combine les capacités des modèles de langage de dernière génération avec des systèmes de mémoire épisodique et sémantique persistante, permettant une adaptation continue aux nouveaux contextes conversationnels. Cette contribution pose les bases fondamentales d'une réflexion prospective sur l'avenir des systèmes interactifs intelligents et leur intégration dans des écosystèmes informationnels complexes. L'enjeu réside dans la création d'agents authentiquement contextuels et adaptatifs.

Architecture de Mémoire Hybride

Le système proposé intègre des mécanismes de mémoire court-terme et long-terme avec des capacités de retrieval sémantique, permettant une continuité conversationnelle inédite et une adaptation dynamique aux évolutions du contexte informationnel.

[Recherche en cours de développement - Publication prévue]