誰もがAIメモリにベクトルとグラフを試している。我々はSQLに戻った

この記事は、LLMに永続的なメモリを提供することの課題について議論し、さまざまなアプローチを探求しています。プロンプトスタッフィング、ベクトルデータベース、グラフデータベース、ハイブリッドシステムの限界を強調しています。主な主張は、リレーショナルデータベース（SQL）が、構造化されたレコード、結合、インデックスを活用して、効率的な情報の検索と管理を実現し、AIメモリに実用的なソリューションを提供することです。この記事は、このアプローチの例として、オープンソースプロジェクトMemoriを推進しています。