एजेंट की स्मृति के लिए एसक्यूएल और स्पार्कल भाषाओं का तुलनात्मक विश्लेषण

इस प्रयोग के लिए एक जावा प्रोग्राम का उपयोग किया गया जो लैंगचेन4जे पर आधारित है। इसमें एक चक्र बनाया गया जिसमें मॉडल, उपकरण और फिर मॉडल का उपयोग होता है, जिसमें अधिकतम 16 एलएलएम कॉल और 12 मेमोरी क्वेरी की सीमा तय की गई। स्मृति के लिए एक अलग एमसीपी सर्वर का उपयोग किया गया जो पोस्टग्रे एसक्यूएल को क्वेरी भेजता है। एजेंट के पास तीन उपकरण उपलब्ध थे: एसक्यूएल क्वेरी, स्पार्कल क्वेरी और उत्तर जमा करने का विकल्प।

डेटा संरचना के संबंध में, लेख की जानकारी को आरडीएफ क्वाड से जुड़े फ्रेम और ग्राफ प्रतिनिधित्व में बदला गया, जिसमें कुल 37 ग्राफ में 10,154 क्वाड शामिल थे। इन ग्राफ नोड्स को बाद में डेटाबेस तालिकाओं में बदला गया, जहाँ प्रत्येक कॉलम में यह जानकारी दर्ज थी कि वह किस आरडीएफ प्रेडिकेट को संग्रहीत करता है। इसके अतिरिक्त, लेख की प्रक्रियाओं को बीपीएमएन घटनाओं और कार्यों के रूप में दर्ज किया गया, जिसमें 4 प्रक्रियाएं और 29 चरण शामिल थे।

परीक्षण के दौरान यह भी देखा गया कि डीपसीक ने प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक एसक्यूएल इंजेक्शन का आविष्कार किया। इसके अलावा, वेक्टर स्टोरेज और सिमेंटिक खोज के लिए लांस और पीजीवेक्टर की प्रभावशीलता की भी जांच की गई। एजेंट के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट में स्मृति का विवरण 45,000 से 53,000 वर्णों के बीच था।