Hatırlama nasıl çalışır

Her aramanın arkasındaki okuma yolu: çapalar, yan yana anahtar kelime ve anlamsal hatırlama, tipli yol arama, sıralama, görünürlük kuralı — tek bir PostgreSQL’de, hiçbir LLM çağrısı olmadan.

Her arama aynı okuma yolunu izler — Era’nın kendi sohbeti için de, API için de, bir MCP istemcisi için de. Hiçbir dil modeli çağrılmaz: işin içindeki tek model, soruyu bir vektöre çeviren küçük, yerel bir gömme modelidir.

Era Beyin okuma yoluSoru+ çapalarAnahtar kelimetam metin, TR + ENAnlamsalyerel e5 vektörleriÇizge yollarıtipli bağlar, ≤ 3 adımSıralabirleştir · yenisi kazanırGörünürlüktek kuralBağlamkısa, kaynaklıTek PostgreSQL: pgvector · tam metin (GIN) · çizge tabloları · satır düzeyinde güvenlik

Adımlar

Çapalar. Önce sorunun adını verdiği varlıklar bulunur — tam adlar, takma adlar, sonra yerel gömme üzerinden bulanık eşleşme — Türkçe ve İngilizce iş kelimeleri birbirine köprülenir (müşteri ↔ customer).

Yan yana anahtar kelime ve anlamsal hatırlama. PostgreSQL tam metin araması (Türkçe ve İngilizce kök bulmayla, bir GIN dizininde) ve yerel çok dilli gömmeler (multilingual-e5-small, 384 boyut, pgvector HNSW) üzerinde vektör araması paralel çalışır. Sıralamaları karşılıklı sıra yöntemiyle birleştirilir; anahtar kelime kolunun ilk sonuçları biraz daha ağır basar, çünkü sorudaki tam bir kod ya da ad genellikle cevabın kendisidir.

Tipli yol arama. Şeylerin nasıl bağlı olduğunu soran sorularda çizge, çapalardan tipli ilişkiler üzerinde yürünür — en çok üç adım, çok bağlantılı düğümlerden geçmeden (bir şirketin 400 çalışanı gibi), her yol sorunun ne kadarını sorduğuna göre puanlanır. Her adım onu söyleyen hafızayla desteklenir.

Sırala. Yumuşak bir yenilik × önem katsayısı, eşit derecede ilgili bilgiler arasındaki beraberliği bozar. İki bilgi aynı şey için farklı değer verdiğinde yenisi önce gelir, eskisi earlier diye işaretlenir.

Görünürlük. Yukarıdaki her sorgu okuyanın kurallarıyla çalışır: yalnızca onun çalışma alanı, okuyabildiği modüller, başkasının özel hafızası yok, yerine başkası gelmiş ya da süresi dolmuş hiçbir şey yok. Yalnızca göremediğin hafızaların adını verdiği bir varlık hiç gösterilmez — adı sızardı.

Kısa bağlam. Cevap, kaynaklarıyla birlikte kısa bir bilgi listesidir (çizge sorularında yollar da) — bir LLM’in ihtiyaç duyduğu kadarı, bir yığın belge değil.

Yazma

Modeller ekleme sırasında, yalnızca orada kullanılır: serbest metin çalışma alanının yapay zekâsıyla kendi başına anlamlı bilgilere bölünür ve adını verdiği varlıklara bağlanır; bir kapı da neyin saklanmaya değer olduğuna karar verir. Hazır bilgiler ve kayıtlar çıkarım adımını atlar. Gömmeler yerelde hesaplanır. Era modüllerinden ve bağlı uygulamalardan gelen kayıtlar hiçbir model olmadan yazılır.

Ölçülen

Era Research, bu okuma yolunun iki açık uzun süreli hafıza testinde nasıl çalıştığını, her sayısı bir çalıştırmaya dayanarak yayımladı: Era Beyin teknik raporu (ERA-TR-2026-01).

TestÖlçülenSonuç
LongMemEval (470 soru)doğru oturumun getirilen bağlamda olması%98,3
LongMemEvalkanıt cümlesinin getirilen bağlamda olması%95,1
LoCoMo (1.540 soru)kanıt cümlesinin getirilen bağlamda olması%72,4
İkisigetirmenin ortanca süresi35 ms · 29 ms
İkisiLLM’e verilen bağlamın ortanca boyutu5.183 · 596 token

Bunlar okuma yolunun getirme ölçümleridir, uçtan uca cevap doğruluğu değil; yöntem, karşılaştırmalar ve sınırlar raporda anlatılır.

Bu sayfa yardımcı oldu mu?