Wyszukiwanie w Pamięci
Komponent Wyszukiwanie w Pamięci pozwala Twojemu przepływowi pobierać informacje z przechowywanej pamięci w oparciu o zapytania użytkownika, wspierając kontekstowe i oparte na wiedzy przepływy pracy.
Opis komponentu
Jak działa komponent Wyszukiwanie w Pamięci
Komponent Wyszukiwanie w Pamięci został zaprojektowany do odzyskiwania istotnych informacji z magazynu pamięci przepływu pracy, często nazywanego “Pamięcią Długoterminową”. Przyjmuje zapytanie użytkownika i przeszukuje przechowywane dokumenty lub zasoby wiedzy, zwracając najbardziej powiązaną treść. Jest to szczególnie przydatne w przepływach AI, które muszą odwoływać się do wcześniejszych informacji, pobierać dokumenty wspomagające lub udzielać odpowiedzi zależnych od kontekstu.
Co robi ten komponent?
- Cel: Komponent przeszukuje przechowywane informacje w pamięci przepływu pracy przy użyciu zdefiniowanego przez użytkownika zapytania i zwraca najbardziej odpowiednie fragmenty informacji.
- Zastosowanie: Przydatny dla chatbotów, wirtualnych asystentów lub każdego procesu AI wymagającego dostępu do wcześniej zapisanej wiedzy bądź dokumentów, aby udzielać poinformowanych, kontekstowych odpowiedzi.
Kluczowe funkcje
- Elastyczne pobieranie: Umożliwia określenie liczby wyników, ustawienie progu podobieństwa oraz wybór sposobu agregowania informacji z dokumentów.
- Dostosowywany wynik: Możesz kontrolować, które sekcje/typy treści (takie jak nagłówki lub akapity) zostaną uwzględnione w wynikach.
- Integracja z narzędziami: Pobierane dokumenty można sformatować jako wiadomości, surowe dokumenty lub jako narzędzia do dalszego wykorzystania w przepływie.
Ustawienia
| Nazwa wejścia | Typ | Wymagane | Opis | Wartość domyślna |
|---|---|---|---|---|
| Tytuł | str | Nie | Tytuł bloku w wyniku. | Powiązane zasoby |
| Limit wyników | int | Tak | Liczba wyników do zwrócenia. | 3 |
| Od wskaźnika | bool | Tak | Jeśli true, ładuje od najlepiej pasującego punktu w dokumencie; w przeciwnym razie ładuje całość. | true |
| Ukryj zasoby | bool | Nie | Jeśli true, ukrywa pobrane zasoby w wyniku. | false |
| max_tokens | int | Nie | Maksymalna liczba tokenów w tekście wyjściowym. | 3000 |
| strategia | str | Tak | Strategia agregacji treści: “Łącz dokumenty, wypełnij od pierwszego do limitu tokenów” lub “Uwzględnij równą ilość z każdego dokumentu”. | Uwzględnij równą ilość z każdego dokumentu |
| próg | float | Nie | Próg podobieństwa dla pobieranych wyników (0 do 1). | 0.8 |
| opis_narzędzia | str | Nie | Opis narzędzia, używany przez agentów do zrozumienia jego funkcji. | (puste) |
| nazwa_narzędzia | str | Nie | Nazwa narzędzia w agencie. | (puste) |
| użyj_treści | multi-select | Nie | Jakie typy treści eksportować (np. H1-H6, Akapit). | Wszystkie (H1-H6, Akapit) |
| verbose | bool | Nie | Czy drukować szczegółowe wyjście do debugowania lub wglądu. | false |
Wejścia
| Nazwa wejścia | Typ | Wymagane | Opis | Wartość domyślna |
|---|---|---|---|---|
| Klucz wyszukiwania | str | Nie | Klucz używany do zlokalizowania określonej informacji w Pamięci Długoterminowej. | (puste) |
| Zapytanie wejściowe | str | Tak | Zapytanie wyszukiwania używane do przeszukiwania pamięci. | (puste) |
Wyniki
Komponent oferuje kilka formatów wyjściowych dostosowanych do różnych potrzeb:
- Dokumenty (Wiadomość): Pobraną informację jako wiadomość, gotową do bezpośredniej integracji z przepływami konwersacyjnymi.
- Surowe dokumenty (Dokument): Nieprzetworzona, surowa zawartość dopasowanych dokumentów do dalszej analizy lub przetwarzania.
- Dokumenty jako narzędzie (Narzędzie): Znalezione dokumenty sformatowane jako narzędzie, umożliwiające łączenie lub złożone przepływy agentów.
| Nazwa wyjścia | Typ | Opis |
|---|---|---|
| documents | Wiadomość | Pobrana treść jako wiadomość(e) |
| documents_raw | Dokument | Surowa, nieprzetworzona treść dokumentu |
| documents_as_tool | Narzędzie | Dokumenty sformatowane do użycia jako narzędzie w przepływach agentów |
Dlaczego warto użyć Wyszukiwania w Pamięci?
- Kontekstowa AI: Ulepsz odpowiedzi Twojej AI poprzez dostęp do wcześniej zapisanych danych, czyniąc interakcje bardziej spójnymi i wartościowymi.
- Zarządzanie wiedzą: Wykorzystuj istniejącą dokumentację lub informacje od użytkowników bez konieczności ręcznego wyszukiwania.
- Zaawansowana personalizacja: Dostosuj strategie pobierania i formaty wyników do specyficznych wymagań Twojego przepływu pracy.
Przykładowe scenariusze
- Agenci konwersacyjni: Odzyskuj wcześniejsze interakcje lub fragmenty wiedzy, by utrzymać kontekst rozmowy.
- Asystenci badawczy: Szybko wyświetlaj istotne dokumenty lub fragmenty z dużej bazy wiedzy w odpowiedzi na zapytanie.
- Automatyczne podejmowanie decyzji: Dostarczaj dowody z pamięci do uzasadnienia rekomendacji lub działań.
Tabela podsumowująca
| Funkcja | Korzyść |
|---|---|
| Wyszukiwanie po zapytaniu | Znajduje najbardziej istotne przechowywane informacje do każdego zapytania użytkownika |
| Opcje wyjścia | Wybierz między wiadomością, surowym dokumentem lub formatem narzędzia |
| Niestandardowe pobieranie | Kontrola liczby wyników, progu podobieństwa i treści |
| Integruje się z AI | Idealne dla agentów AI wymagających dynamicznego dostępu do wiedzy |
Ten komponent to uniwersalny element budulcowy dla każdego przepływu AI wymagającego wyszukiwania w pamięci, pobierania dokumentów lub kontekstowego rozszerzania informacji.
Najczęściej zadawane pytania
- Do czego służy komponent Wyszukiwanie w Pamięci?
Wyszukiwanie w Pamięci umożliwia Twojemu przepływowi pobieranie istotnych informacji z przechowywanej pamięci lub dokumentów na podstawie zapytań wejściowych, czyniąc Twoje rozwiązania AI bardziej kontekstowymi.
- Jak wybierane są dokumenty do zwrotu?
Pobiera dokumenty najlepiej pasujące do zapytania, z możliwością ograniczenia liczby wyników oraz kontroli formatu lub strategii wyjścia.
- Czy mogę kontrolować liczbę wyników lub typ treści?
Tak, możesz ustawić limit wyników, wybrać typy treści dokumentów do uwzględnienia oraz dostosować strategie łączenia fragmentów dokumentów.
- Jak Wyszukiwanie w Pamięci pomaga mojemu chatbotowi lub przepływowi pracy?
Pozwalając na dostęp do wcześniejszej wiedzy lub pamięci długoterminowej, Twój bot może udzielać lepiej poinformowanych, dokładniejszych i kontekstowo trafnych odpowiedzi.
- Czy Wyszukiwanie w Pamięci nadaje się do zaawansowanych zastosowań AI?
Jak najbardziej. Zostało zaprojektowane do integracji złożonych przepływów, gdzie odzyskiwanie kontekstu lub wiedzy z wcześniejszych danych jest kluczowe dla inteligentnej automatyzacji.
Wypróbuj Wyszukiwanie w Pamięci FlowHunt
Wzmocnij swoje rozwiązania AI poprzez integrację wyszukiwania i pobierania z pamięci. Połącz się z długoterminową wiedzą i dostarczaj inteligentniejsze odpowiedzi.
Dowiedz się więcej
