Okno kontekstowe modelu czyli jak działa „pamięć” AI

Jak działa pamięć w modelach AI? Wyjaśnienie okna kontekstowego i nie tylko

W kontekście sztucznej inteligencji termin "pamięć" może wprowadzać w błąd. W przeciwieństwie do ludzi, modele językowe takie jak GPT czy Claude nie posiadają prawdziwej pamięci – nie zapamiętują poprzednich rozmów, chyba że specjalnie im je przypomnimy. Mimo to potrafią sprawiać wrażenie, jakby pamiętały wcześniejsze wypowiedzi. Sekret tkwi w tzw. oknie kontekstowym – ograniczonej puli informacji, którą model może przetworzyć jednorazowo. Im większe to okno, tym więcej danych AI "widzi" naraz, co daje złudzenie pamięci, choć w rzeczywistości nią nie jest.

Spis treści

• Czym jest okno kontekstowe?
• Pamięć zewnętrzna modeli AI
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Pamięć w agentach AI
• Porównanie rozmiarów okien kontekstowych

Czym jest okno kontekstowe?

W dyskusjach o AI często myli się pamięć z kontekstem. Choć może się wydawać, że model "pamięta" wcześniejsze fragmenty rozmowy, w rzeczywistości operuje on wyłącznie w ramach swojego okna kontekstowego – ograniczonego zestawu tokenów (fragmentów tekstu), które może jednocześnie analizować. Wielkość tego okna różni się w zależności od modelu – może wynosić np. 8 tys., 32 tys. czy nawet 128 tys. tokenów.

Tokeny nie zawsze odpowiadają całym słowom – mogą to być ich części. Przykładowo, 1000 tokenów to około 750 słów w języku angielskim (w polskim proporcje mogą się nieco różnić). Model z oknem 8k "widzi" tylko tyle informacji naraz – jeśli konwersacja lub dokument przekroczy ten limit, najstarsze dane są usuwane z kontekstu.

Co się dzieje po przekroczeniu limitu tokenów?

Gdy rozmowa lub analizowany tekst przekracza rozmiar okna kontekstowego, najstarsze fragmenty są automatycznie odcinane i nie wpływają na dalsze odpowiedzi modelu. W takiej sytuacji użytkownik musi ponownie dostarczyć istotne informacje. Dlatego twórcy zaawansowanych aplikacji AI muszą świadomie zarządzać kontekstem, decydując, które elementy są kluczowe.

Pamięć zewnętrzna modeli AI

Choć duże okno kontekstowe pozwala na przetwarzanie więcej danych naraz, nie zastępuje prawdziwej pamięci. Aby modele mogły zachowywać informacje między sesjami lub pracować z ogromnymi zbiorami danych, potrzebują dodatkowych rozwiązań – pamięci zewnętrznej.

Pamięć zewnętrzna to specjalne systemy przechowywania danych działające poza główną architekturą modelu. Najczęściej implementuje się je jako:

• Vectorstore – bazy danych optymalizowane do przechowywania wektorów (numerycznych reprezentacji tekstu)
• Wyspecjalizowane narzędzia jak Pinecone, Weaviate czy Chroma

Jakie dane przechowuje pamięć zewnętrzna?

W pamięci zewnętrznej można gromadzić:

• Kluczowe informacje z historii rozmów (preferencje użytkowników, cele)
• Streszczenia długich dokumentów lub dialogów
• Notatki AI dotyczące wykonanych i planowanych działań

Dane te zapisywane są głównie jako embeddingi – numeryczne reprezentacje tekstu, które pozwalają rozpoznawać podobne znaczeniowo treści, nawet jeśli użyto innych słów.

Rola embeddingów w wyszukiwaniu semantycznym

Embeddingi umożliwiają wyszukiwanie informacji na podstawie znaczenia, a nie dosłownego brzmienia. Dzięki temu AI może np. powiązać pytanie o "Półwysep Apeniński" z wcześniejszą informacją o "podróżach do Włoch", mimo że nie padło konkretne słowo "Włochy".

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation to zaawansowana technika łącząca generowanie odpowiedzi z wyszukiwaniem w pamięci zewnętrznej. W przeciwieństwie do standardowego działania, gdzie model korzysta tylko z bieżącego kontekstu, RAG wprowadza dodatkowy krok:

1. Analiza zapytania użytkownika
2. Wyszukiwanie powiązanych informacji w pamięci zewnętrznej
3. Generowanie odpowiedzi na podstawie znalezionych danych i kontekstu

To podejście znacząco rozszerza możliwości modeli, pozwalając im operować na znacznie większych zbiorach wiedzy niż mieści się w oknie kontekstowym.

Pamięć w agentach AI

Połączenie okna kontekstowego z pamięcią zewnętrzną jest szczególnie ważne dla agentów AI – systemów zdolnych do długoterminowego uczenia się i planowania. Dzięki temu mogą:

• Zapamiętywać preferencje i cele użytkowników między sesjami
• Optymalizować strategie działania na podstawie doświadczeń
• Tworzyć spersonalizowane modele wiedzy o świecie i użytkownikach

Techniczne aspekty pamięci w agentach

• Okno kontekstowe dostarcza danych do bieżącej analizy
• Pamięć zewnętrzna pełni rolę długoterminowego magazynu wiedzy
• System wyszukiwania dynamicznie dobiera istotne fragmenty pamięci
• Mechanizmy aktualizacji pozwalają na ciągłe uczenie się

Porównanie rozmiarów okien kontekstowych

W kwietniu 2025 roku różne modele językowe oferują znacznie różniące się rozmiary okien kontekstowych:

Korzyści większych okien kontekstowych

Większe okna pozwalają modelom:

• Analizować dłuższe rozmowy bez utraty wątku
• Pracować z całością dokumentów bez dzielenia
• Generować bardziej spójne odpowiedzi na złożone pytania
• Lepiej rozumieć historyczny kontekst dialogu

Jednak większe okna oznaczają też wyższe wymagania obliczeniowe i większe koszty przetwarzania.

Podsumowanie

Systemy pamięci w AI przeszły znaczną ewolucję – od prostych okien kontekstowych do rozbudowanych rozwiązań z pamięcią zewnętrzną. To połączenie otwiera nowe możliwości, szczególnie dla agentów AI, którzy mogą się uczyć i adaptować w dłuższej perspektywie. Wraz z rosnącymi rozmiarami okien kontekstowych poszerzają się też możliwości zastosowań sztucznej inteligencji w pracy z obszernymi materiałami i złożonymi zadaniami.