Память для эротических историй: как заставить ИИ помнить все детали от начала до конца

Почему обычный контекст убивает ваши эротические сценарии

Вы начинаете историю. Первые 100 сообщений — шедевр. Персонажи помнят свои травмы, предпочтения, странные привычки. Потом начинается медленная деградация. ИИ забывает, что героиня боится темноты. Путает цвета волос. Внезапно меняет стиль повествования с поэтичного на технический.

Проблема не в модели. Проблема в том, как вы управляете памятью.

Три стратегии памяти: от простого к сложному

Есть три подхода к решению проблемы. Каждый со своими плюсами, минусами и подводными камнями.

Стратегия 1: Просто больше контекста (и почему это плохая идея)

Кажется логичным: берёте модель с 128K контекстом и загружаете всю историю. Работает? Да. Эффективно? Нет.

1 Выбор модели для максимального контекста

Не все 128K созданы равны. Некоторые модели технически поддерживают длинный контекст, но качество падает после 32K.

• Yi-34B 200K — реально работает с 100K+, но требует 24GB VRAM
• Qwen2.5 32B 128K — хороший баланс качества и требований
• Llama 3.1 8B 128K — для слабых систем, но качество среднее
• DeepSeek-V2 236B 128K — монстр, но нужен сервер

2 Настройка SillyTavern для длинного контекста

Откройте настройки SillyTavern → AI Response Configuration:

// Пример конфигурации для Yi-34B 200K
{
  "max_context": 100000,
  "max_tokens": 512,
  "temperature": 0.85,
  "top_p": 0.95,
  "typical_p": 0.95,
  "rep_pen": 1.1,
  "rep_pen_range": 2048,
  "sampler_order": [6, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
}

Проблема в том, что даже с 100K контекстом модель всё равно "забывает". Не технически — она видит все токены. Но внимание рассеивается. Критичные детали из 50-го сообщения теряются среди 1000 последующих.

Стратегия 2: Автосуммаризация — искусство сжатия без потери смысла

Вместо того чтобы хранить всю историю, вы сжимаете старые сообщения в краткое описание. Как в системах долговременной памяти для LLM, но проще.

1 Настройка суммаризации в SillyTavern

Идём в Settings → Summarization:

// Рекомендованные настройки
{
  "enabled": true,
  "interval": 20,          // Суммаризировать каждые 20 сообщений
  "target": "last",       // Суммаризировать последние сообщения
  "target_count": 30,      // 30 последних сообщений
  "prompt": "Кратко опиши ключевые события, изменения в отношениях персонажей и важные детали. Сохрани эмоциональный тон.",
  "model": "local",       // Использовать основную модель
  "max_tokens": 300       // Максимальная длина суммаризации
}

2 Кастомный промпт для эротических историй

Стандартный промпт суммаризации сжимает всё под одну гребёнку. Для NSFW-историй нужна особая тонкость:

Суммаризируй диалог, сохранив:
1. Развитие отношений между персонажами (кто кому что сказал, как отреагировал)
2. Физические детали, которые важны для сцены (одежда, позы, действия)
3. Эмоциональное состояние каждого персонажа
4. Любые договорённости или обещания
5. Изменения в динамике власти (кто доминирует, кто подчиняется)

НЕ упрощай эмоции до "им было хорошо". Опиши оттенки.
НЕ теряй детали, которые создают атмосферу (освещение, звуки, текстуры).
НЕ меняй стиль повествования.

Главная ошибка — использовать для суммаризации ту же модель, что и для генерации. Если у вас творческая 13B-модель для историй, а суммаризацию делает техническая 7B — вы потеряете всю эмоциональную составляющую.

Стратегия 3: MemGPT — когда ИИ сам решает, что помнить

MemGPT — это агентная система, которая имитирует работу оперативной памяти. Она не просто сжимает историю, а выбирает, какие фрагменты сохранить в долговременной памяти, а какие — выбросить.

Представьте: у вас есть личный секретарь, который читает всю переписку и записывает в блокнот только самое важное. MemGPT — этот секретарь.

1 Установка MemGPT для SillyTavern

Сначала устанавливаем MemGPT (требуется Python 3.10+):

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/cpacker/MemGPT.git
cd MemGPT

# Устанавливаем зависимости
pip install -e .

# Запускаем сервер (используем локальную модель)
memgpt run --model ollama --model-endpoint http://localhost:11434 \
  --model-wrapper llama.cpp \
  --context-window 8192 \
  --persona "erotic_storyteller" \
  --human "user"

2 Настройка персонажа для NSFW-контента

Создаём файл persona.yaml:

name: erotic_memory_assistant
system_prompt: |
  Ты — помощник для ведения длинных эротических историй.
  Твоя задача — запоминать ключевые детали, которые важны для сохранения консистентности.
  
  ОБЯЗАТЕЛЬНО запоминай:
  - Физические характеристики персонажей (цвет волос, глаз, особенности тела)
  - Динамику отношений (кто кому нравится, кто кого боится)
  - Сексуальные предпочтения и границы
  - Эмоциональные травмы и триггеры
  - Детали локаций, которые влияют на атмосферу
  
  НЕ запоминай:
  - Повторяющиеся описания действий
  - Мелкие детали диалогов без эмоциональной нагрузки
  - Временные эмоции, которые уже прошли

functions:
  - name: store_memory
    description: Сохранить важную деталь в долговременную память
    parameters:
      detail: Деталь для сохранения
      category: Характеристика|Отношение|Предпочтение|Травма
      importance: high|medium|low
  
  - name: recall_memory
    description: Найти в памяти детали по категории
    parameters:
      category: Категория для поиска
      query: Поисковый запрос (опционально)

3 Интеграция с SillyTavern через API

В SillyTavern добавляем MemGPT как внешний API:

// В расширенных настройках SillyTavern
{
  "memory": {
    "type": "memgpt",
    "endpoint": "http://localhost:8283",
    "auto_save_interval": 10,  // Сохранять каждые 10 сообщений
    "recall_strategy": "semantic",  // Семантический поиск по памяти
    "embedding_model": "all-MiniLM-L6-v2",
    "memory_categories": ["character", "relationship", "preference", "trauma"]
  }
}

MemGPT сам решает, когда что-то запомнить. Видит, что персонаж впервые упомянул страх темноты — вызывает store_memory. Нужно вспомнить все предпочтения героини — делает recall_memory по категории "preference".

Lorebooks: статичная память для мира и персонажей

Пока мы говорили о динамической памяти (что происходит в истории). Но есть ещё статичная память — мир, правила, предыстории. Для этого в SillyTavern есть Lorebooks.

Lorebook — это JSON-файл с записями, которые автоматически вставляются в промпт при срабатывании триггеров.

1 Создание эффективного Lorebook для эротического RP

{
  "entries": [
    {
      "uid": "character_anna",
      "name": "Анна",
      "content": "Анна, 28 лет. Длинные рыжие волосы с медным отливом. Зелёные глаза с золотистыми крапинками. Рост 170 см, спортивное телосложение с округлыми формами. Имеет шрам на левом бедре от детской травмы. Боится громких звуков. Любит, когда партнёр говорит ей комплименты во время близости. НЕ любит грубости.",
      "keywords": ["Анна", "рыжие", "шрам", "боится", "комплименты"],
      "priority": 100,
      "enabled": true,
      "comment": "Основной персонаж"
    },
    {
      "uid": "location_bedroom",
      "name": "Спальня Анны",
      "content": "Большая спальня с панорамным окном. Постельное бельё — чёрный шёлк. На прикроватной тумбочке стоит аромалампа с запахом сандала. В углу — мягкий ковёр из овечьей шерсти. На стене — картина с абстрактными формами.",
      "keywords": ["спальня", "комната", "кровать", "окно"],
      "priority": 50,
      "enabled": true,
      "comment": "Основная локация"
    },
    {
      "uid": "rules_consent",
      "name": "Правила согласия",
      "content": "Перед каждой сценой персонажи должны получить явное или неявное согласие. Невербальные сигналы: задержка дыхания, расширенные зрачки, лёгкая дрожь. Словесные сигналы: 'да', 'продолжай', 'мне нравится'. Стоп-сигналы: отведение взгляда, напряжение тела, молчание.",
      "keywords": ["согласие", "стоп", "сигнал", "правило"],
      "priority": 200,
      "enabled": true,
      "comment": "Важные правила RP"
    }
  ],
  "settings": {
    "searchInterval": 150,
    "chunkSize": 300,
    "chunkOverlap": 50
  }
}

Ключевой параметр — priority. Чем выше, тем раньше запись попадёт в контекст. Правила согласия (priority: 200) будут вставлены раньше, чем описание спальни (priority: 50).

2 Динамические Lorebook-записи

Lorebook может обновляться во время RP. Добавьте запись с триггером "[UPDATE]" в keywords:

{
  "uid": "relationship_anna_mark",
  "name": "Отношения Анна-Марк",
  "content": "{{#if memory.anna_mark_first_kiss}}Первый поцелуй произошёл {{memory.anna_mark_first_kiss.date}} в {{memory.anna_mark_first_kiss.location}}. {{/if}}Анна чувствует {{memory.anna_feelings_towards_mark}}. Марк относится к Анне {{memory.mark_feelings_towards_anna}}.",
  "keywords": ["Анна", "Марк", "отношения", "[UPDATE]"],
  "priority": 150
}

Используйте шаблоны Mustache для динамического контента. Когда произойдёт первый поцелуй, обновите memory.anna_mark_first_kiss — и Lorebook автоматически изменит описание.

Гибридный подход: что работает на практике

После месяцев экспериментов с десятками историй, вот что реально работает:

1. Lorebook для статики — персонажи, локации, правила мира. Priority от 50 до 300.
2. Автосуммаризация каждые 15 сообщений — с кастомным промптом для эмоциональных деталей.
3. MemGPT только для критичных деталей — травмы, страхи, предпочтения. Не для каждого диалога.
4. Основной контекст 8K-16K — последние 50-100 сообщений в сыром виде.

Пример конфигурации для 16GB VRAM:

model: Qwen2.5-14B-Instruct-Q4_K_M
context: 12288  # 12K основной контекст

gpu_layers: 40
threads: 8

memory_strategy:
  lorebook: true
  lorebook_priority_threshold: 30
  
  summarization:
    enabled: true
    interval: 15
    model: Phi-3-Mini-4K-Instruct-Q4_K_M
    max_tokens: 250
    
  memgpt:
    enabled: true
    endpoint: http://localhost:8283
    categories: ["trauma", "preference", "boundary"]
    auto_store: false  # Только ручное сохранение
    
  raw_context:
    keep_last_messages: 80
    include_summaries: true

Ошибки, которые ломают память (и как их избежать)

Проверка памяти: тест на консистентность

Как понять, что ваша настройка работает? Проведите тест:

1. Начните историю. В первых 10 сообщениях установите 5 ключевых деталей: цвет волос персонажа, фобию, любимую позу, травму из прошлого, особую примету.
2. Продолжайте историю ещё 100 сообщений. Добавьте отвлекающие детали, побочные сюжеты.
3. На 110-м сообщении задайте вопросы о деталях из пункта 1.
4. Если модель помнит 4 из 5 деталей — память работает. Если 2 или меньше — нужно настраивать.

Сохраните этот тест как шаблон. Запускайте каждый раз, когда меняете модель или настройки памяти.

Что делать, если ничего не помогает

Бывает: перепробовали все стратегии, а модель всё равно забывает детали. Проблема может быть не в памяти, а в инструкциях агента.

Проверьте system prompt. Если там нет явного указания "запоминать детали персонажей", модель может считать эти детали неважными. Добавьте:

Ты — рассказчик эротических историй. Твои главные приоритеты:
1. Следить за консистентностью персонажей (внешность, характер, предыстория)
2. Помнить все важные детали, упомянутые в истории
3. Если не уверен в детали — спроси у пользователя, а не придумывай

В конце каждого ответа мысленно проверяй:
- Соответствует ли описание внешности установленному ранее?
- Не противоречат ли действия персонажа его характеру?
- Сохраняется ли эмоциональный тон сцены?

Иногда проблема в самой модели. Некоторые quant-версии (особенно q2_K) теряют способность к последовательному запоминанию. Перейдите на q4_K_M или q6_K.

Будущее памяти в RP: что ждёт нас через год

Текущие системы — костыли. MemGPT пытается имитировать работу памяти, но это всё равно надстройка над моделью с ограниченным контекстом.

Что изменится:

• Нативные агентные модели — не MemGPT поверх Llama, а модели, изначально обученные работать с памятью как агентом.
• Векторная память с семантическим поиском — как в гибридном поиске для RAG, но для диалогов.
• Иерархическая суммаризация — не одно сжатие, а несколько уровней: детальное → краткое → тезисное.
• Контекстные окна 1M+ токенов — когда 512k токенов перестанут быть хвастовством и станут нормой.

А пока что — комбинируйте. Lorebook для статики, суммаризация для недавней истории, MemGPT для критичных деталей. И не забывайте делать бэкапы памяти перед обновлением SillyTavern.

Потому что потерять 200-сообщенийную историю из-за сбоя — это хуже, чем когда модель забывает цвет волос.