Рефлексивный бот с долгой памятью: почему универсальный LLM-чат тут не работает, и как я переписал онбординг по данным
Купить в 1 клик

Не хватает прав доступа к веб-форме.

Спасибо за заказ!
Ошибка!
В ближайшее время наш менеджер свяжется с вами.

Мы работаем для Вас!

Время работы:  Пн-Пт   10 -17; Сб.-Вск  выходной

1280x800 532x281
14.июн.2026

Рефлексивный бот с долгой памятью: почему универсальный LLM-чат тут не работает, и как я переписал онбординг по данным

Я какое-то время использовал ChatGPT и Claude как собеседника для рефлексии — выгрузить, что в голове, посмотреть на себя со стороны. С самим разговором у них всё отлично. Проблема в другом: они со временем теряют память в целом управлять этим не сильно удобно  из-за раздутого контекста.Для разовой задачи это норм. Но рефлексия — это процесс во времени: ценность не в одном разговоре, а в том, что собеседник помнит, к чему ты возвращаешься из недели в неделю, и замечает паттерны, которые тебе самому не видны. Универсальный чат каждый раз начинает с чистого листа. Контекст можно вставлять руками, но это ручная работа, которую никто не делает.Так я начал делать Telegram-бота, у которого память — не фича, а суть. И в процессе наступил на показательные грабли с онбордингом. Об этом и статья — без маркетинга, только инженерия и то, что я понял. Читать далее

Название: Рефлексивный бот с долгой памятью: почему универсальный LLM-чат тут не работает, и как я переписал онбординг по данным
Ссылка на источник:  https://habr.com/ru/articles/1047384/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1047384

Возврат к списку