boringcontext UF
Affärsidé
Boringcontext är ett centralt minneslager för AI. All projektkontext samlas på ett ställe istället för i varje enskild chatt, och sorteras efter ämne och tid, så att du slipper förklara projektet på nytt i varje modell.
Systemet, inte LLM:en, avgör vad som sparas. Det plockar löpande ut viktig info, kopplar ihop relaterade saker, uppdaterar gammalt, hanterar motsägelser och arkiverar det som blivit irrelevant. När en fråga ställs läser minnessystemet den parallellt och skickar med färdig kontext innan modellen svarar.
Problemen det ska lösa: du upprepar dig mellan tjänster, teamet har ingen gemensam bas, ingen modell klarar års av context, compact äter viktig info, långa chattar ger hallucinationer.
Tänkt för stora långa projekt där många människor och AI-agenter skapar mycket information.
Systemet, inte LLM:en, avgör vad som sparas. Det plockar löpande ut viktig info, kopplar ihop relaterade saker, uppdaterar gammalt, hanterar motsägelser och arkiverar det som blivit irrelevant. När en fråga ställs läser minnessystemet den parallellt och skickar med färdig kontext innan modellen svarar.
Problemen det ska lösa: du upprepar dig mellan tjänster, teamet har ingen gemensam bas, ingen modell klarar års av context, compact äter viktig info, långa chattar ger hallucinationer.
Tänkt för stora långa projekt där många människor och AI-agenter skapar mycket information.