AgenticAI-DialogGen: LLM-ek rövid és hosszú távú memóriájának finomhangolása
Az AgenticAI-DialogGen rendszer önállóan kinyer tudásgráfokat és felépíti beszélő személyiségeket. A rendszer moduláris ügynökökkel vezérelt.
Moduláris ügynökök vezérlik az AgenticAI-DialogGen keretrendszert, amely LLM‑alapú tudásgráfok kinyerésére, témák azonosítására, beszélő személyiségek felépítésére és témaközpontú párbeszédek szimulálására szolgál — írja az arXiv.
Témaközpontú párbeszéd generálása
Rendszer a strukturálatlan szövegekből nyeri ki a releváns témákat, majd ezek mentén irányítja a beszélgetést, biztosítva a koherens és fókuszált dialógust.
Memória‑alapú QA modul
QA‑modul kérdés‑válasz párokat állít elő, amelyek a rövid és hosszú távú beszélgetési előzményekre épülnek, így tesztelhető a modell memóriakezelése.
Az új adatbázist TopicGuidedChat (TG) néven publikálták, amely a generált párbeszédeket és a memória‑alapú QA‑párokat egyaránt tartalmazza.
Az adatbázis hiányt pótol a korábbi készletekben, amelyek gyakran hiányolták a memória alapú összekapcsolást, vagy költséges emberi annotációra támaszkodtak.
A preprint 2026 áprilisában jelent meg az arXiv-en.