Integrace MCP Memory Serveru
Integrujte FlowHunt s mcp-rag-local Memory Serverem a umožněte pokročilé sémantické ukládání a vyhledávání textových dat. Využijte AI workflowy s Ollama pro vek...
4 min čtení
AI
Semantic Search
+4
Komponenta Vyhledávání v paměti je určena k získávání relevantních informací z paměťového úložiště vašeho workflow, často označovaného jako „Dlouhodobá paměť“. Přijímá uživatelský dotaz a vyhledává uložené dokumenty nebo znalostní zdroje, přičemž vrací nejvíce související obsah. To je zvláště užitečné pro AI workflow, které potřebují odkazovat na předchozí informace, získávat podpůrné dokumenty nebo poskytovat odpovědi se znalostí kontextu.
Co komponenta dělá?
- Účel: Komponenta prohledává uložené informace v paměti workflow pomocí uživatelsky zadaného dotazu a vrací nejrelevantnější části informací.
- Použití: Užitečné pro chatboty, virtuální asistenty nebo jakýkoliv AI proces, který potřebuje přístup k dříve uloženým znalostem či dokumentům, aby poskytl informované a kontextové odpovědi.
Klíčové vlastnosti
- Flexibilní načítání: Umožňuje specifikovat počet výsledků, nastavit práh podobnosti a zvolit způsob agregace informací z dokumentů.
- Přizpůsobitelný výstup: Můžete určit, které sekce/typy obsahu (například nadpisy nebo odstavce) budou zahrnuty ve výsledcích.
- Integrace s nástroji: Načtené dokumenty lze formátovat jako zprávy, surové dokumenty nebo jako nástroje pro další využití ve workflow.
Nastavení
| Název vstupu | Typ | Povinné | Popis | Výchozí hodnota |
|---|---|---|---|---|
| Title | str | Ne | Název bloku ve výstupu. | Související zdroje |
| Result limit | int | Ano | Počet vrácených výsledků. | 3 |
| From pointer | bool | Ano | Pokud je true, načítá od nejlépe odpovídajícího bodu v dokumentu; jinak načítá vše. | true |
| Hide resources | bool | Ne | Pokud je true, skryje načtené zdroje z výstupu. | false |
| max_tokens | int | Ne | Maximální počet tokenů ve výstupním textu. | 3000 |
| strategy | str | Ano | Strategie agregace obsahu: „Spojit dokumenty, doplnit od prvního až do limitu tokenů“ nebo „Zahrnout stejnou velikost z každého dokumentu“. | Zahrnout stejnou velikost z každého dokumentu |
| threshold | float | Ne | Práh podobnosti pro vybrané výsledky (0 až 1). | 0.8 |
| tool_description | str | Ne | Popis nástroje, slouží agentům k pochopení jeho funkce. | (prázdné) |
| tool_name | str | Ne | Název nástroje v agentovi. | (prázdné) |
| use_content | multi-select | Ne | Jaké typy obsahu exportovat (např. H1-H6, Odstavec). | Vše (H1-H6, Odstavec) |
| verbose | bool | Ne | Zda vypisovat podrobný (verbose) výstup pro ladění či vhledy. | false |
Vstupy
| Název vstupu | Typ | Povinné | Popis | Výchozí hodnota |
|---|---|---|---|---|
| Lookup key | str | Ne | Klíč použitý k nalezení konkrétní informace v Dlouhodobé paměti. | (prázdné) |
| Input query | str | Ano | Vyhledávací dotaz použitý při prohledávání paměti. | (prázdné) |
Výstupy
Komponenta poskytuje několik formátů výstupů podle různých potřeb:
- Dokumenty (Zpráva): Načtené informace jako zpráva, vhodné pro přímé začlenění do konverzačních toků.
- Surové dokumenty (Document): Nespracovaný, surový obsah nalezených dokumentů pro další analýzu či zpracování.
- Dokumenty jako nástroj (Tool): Nalezené dokumenty naformátované jako nástroj, což umožňuje řetězení či komplexní workflow agenta.
| Název výstupu | Typ | Popis |
|---|---|---|
| documents | Message | Načtený obsah jako zpráva/y |
| documents_raw | Document | Surový, nezpracovaný obsah dokumentů |
| documents_as_tool | Tool | Dokumenty ve formátu nástroje pro využití v agentních tocích |
Proč používat Vyhledávání v paměti?
- Kontextová AI: Zlepšete odpovědi vaší AI tím, že jí umožníte přístup k dříve uloženým datům, což dělá interakce informovanějšími a soudržnějšími.
- Správa znalostí: Efektivně využijte stávající dokumentaci nebo uživatelem poskytnuté informace bez nutnosti ručního vyhledávání.
- Pokročilé přizpůsobení: Doladíte strategie načítání a formáty výstupů tak, aby odpovídaly vašim specifickým požadavkům workflow.
Příklady scénářů
- Konverzační agenti: Načítání minulých interakcí nebo úryvků znalostí pro udržení kontextu v rámci konverzace.
- Výzkumní asistenti: Rychlé vyhledání relevantních dokumentů nebo pasáží z rozsáhlé znalostní báze na základě dotazu.
- Automatizované rozhodování: Poskytnutí podpůrných důkazů z uložené paměti k odůvodnění doporučení nebo akcí.
Souhrnná tabulka
| Funkce | Přínos |
|---|---|
| Vyhledávání dle dotazu | Najde nejrelevantnější uložené informace pro jakýkoliv uživatelský dotaz |
| Možnosti výstupu | Výběr mezi zprávou, surovým dokumentem nebo formátem nástroje |
| Vlastní načítání | Ovládání počtu výsledků, prahu podobnosti a typu obsahu |
| Integrace s AI | Ideální pro AI agenty, kteří potřebují dynamický přístup k uloženým znalostem |
Tato komponenta je univerzálním stavebním prvkem pro jakýkoliv AI workflow, který vyžaduje vyhledávání v paměti, načítání dokumentů nebo kontextové rozšíření.