Alma はどのような問題を解決しますか?

ステートレスな AI は会話が終わると、あらゆる事実、好み、意思決定を失います。Alma は永続メモリーレイヤーを追加することで、AI が自動的にコンテキストを再構築します。新しいチャットのたびにプロジェクトを再説明する必要はなくなります。

コンテキスト構築はどのくらい速いですか?

本番環境では 100ms 未満です。各レイヤーで 3 秒のタイムアウトを設けて 3 層を並列に取得し、スコアリングし、モデルが生成を開始する前にシステムプロンプトに挿入します。

知識グラフは何を追加しますか?

ヒューリスティックに抽出されたエンティティ関係です。読み取り時に LLM コストの追加はありません。人物、プロジェクト、技術に言及すると、グラフはそれを AI が取り込むべき関連コンテキストに接続します。

メモリーはどのように優先順位付けされますか?

5 要因スコアリングです: 関連性 50%(セマンティック + キーワードマッチ)、重要性 15%、信頼度 15%、新しさ 10%、頻度 10%。関連性が支配的なので、最新のメモリーよりも適切なメモリーが勝ちます。

Alma のメモリーが AI を実用的にする仕組み

2026-04-04 · Alma チーム

Alma は知識を 3 層に整理します — memories(事実)、episodes(物語的な要約)、procedures(行動パターン) — そして 5 要因スコアリング(関連性、重要性、信頼度、新しさ、頻度)で 100ms 未満にコンテキストを構築し、読み取り時に LLM コストをかけずにエンティティ知識グラフを追加します。結果として、単にチャットするだけでなく、実際に覚える AI が得られます。

Alma は知識を memories(個別の事実)、episodes(物語的な要約)、procedures(行動パターン)に整理します。コンテキスト構築は 3 層すべてを検索し、関連性/重要性/信頼度/新しさ/頻度でスコアリングし、100ms 未満でシステムプロンプトを構築します。知識グラフは LLM コストなしでエンティティの関係を追加します。

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