Erstelle deine eigene LLM‑Speicherschicht von Grund auf – Schritt für Schritt

In einem ausführlichen Leitfaden zeigt ein Beitrag von Towards Data Science, wie man eine autonome Speicher‑Retrieval‑Schicht für große Sprachmodelle (LLMs) selbst entwickelt. Der Artikel führt systematisch durch die einzelnen Phasen – von der Konzeption über die Auswahl geeigneter Datenstrukturen bis hin zur Implementierung und Evaluation.

Der Fokus liegt auf praktischen, reproduzierbaren Schritten, die auch für Entwickler ohne tiefgreifende KI‑Forschungserfahrung zugänglich sind. Dabei werden bewährte Techniken wie Embedding‑Bäume, Retrieval‑Augmented Generation und effiziente Indexierung vorgestellt, um die Leistung und Skalierbarkeit der Speicher‑Schicht zu optimieren.

Der Beitrag bietet nicht nur Code‑Beispiele, sondern erklärt auch die zugrunde liegenden Konzepte, sodass Leser die Prinzipien hinter der Speicher‑Schicht verstehen und sie anschließend in eigenen Projekten anwenden können. Ein wertvoller Leitfaden für alle, die ihre LLM‑Anwendungen mit einer maßgeschneiderten, selbstgebauten Memory‑Layer ausstatten wollen.