Quale problema risolve Alma?

L'AI stateless perde ogni fatto, preferenza e decisione quando termina una conversazione. Alma aggiunge un livello di memoria persistente in modo che l'AI ricostruisca automaticamente il contesto: niente più rispiegare il Suo progetto a ogni nuova chat.

Quanto è veloce l'assemblaggio del contesto?

Meno di 100ms in produzione. Tre livelli recuperati in parallelo con timeout per livello di 3 secondi, valutati e iniettati nel system prompt prima che il modello inizi a generare.

Cosa aggiunge il grafo della conoscenza?

Relazioni tra entità estratte euristicamente: nessun costo LLM extra in lettura. Quando menziona una persona, un progetto o una tecnologia, il grafo la collega al contesto correlato che l'AI dovrebbe estrarre.

Come vengono prioritarizzate le memorie?

Punteggio a cinque fattori: rilevanza 50% (corrispondenza semantica + parole chiave), importanza 15%, confidenza 15%, attualità 10%, frequenza 10%. La rilevanza domina, quindi la memoria giusta batte quella più recente.

Come la memoria di Alma rende l'AI realmente utile

2026-04-04 · Alma Team

Alma organizza la conoscenza in tre livelli: memorie (fatti), episodi (riassunti narrativi) e procedure (schemi comportamentali), assembla il contesto in meno di 100ms con punteggio a cinque fattori (rilevanza, importanza, confidenza, attualità, frequenza) e aggiunge un grafo di conoscenza delle entità senza costo LLM in lettura. Il risultato: un'AI che ricorda davvero, non solo chatta.

Alma organizza la conoscenza in memorie (fatti discreti), episodi (riassunti narrativi) e procedure (schemi comportamentali). L'assemblaggio del contesto cerca in tutti e tre i livelli, assegna punteggi per rilevanza/importanza/confidenza/attualità/frequenza e costruisce il system prompt in meno di 100ms. Il grafo della conoscenza aggiunge relazioni tra entità senza costo LLM.

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