Speichersuche
Die Komponente Speichersuche ermöglicht es Ihrem Flow, Informationen aus gespeichertem Speicher basierend auf Benutzeranfragen abzurufen und unterstützt so kontextbezogene und wissensbasierte Workflows.
Komponentenbeschreibung
So funktioniert die Speichersuche-Komponente
Die Speichersuche-Komponente wurde entwickelt, um relevante Informationen aus dem Speicherspeicher Ihres Workflows, oft als „Langzeitspeicher“ bezeichnet, abzurufen. Sie nimmt eine Benutzeranfrage entgegen und durchsucht gespeicherte Dokumente oder Wissensressourcen, wobei sie die am stärksten verwandten Inhalte zurückgibt. Dies ist besonders nützlich für KI-Workflows, die auf vorherige Informationen verweisen, unterstützende Dokumente abrufen oder kontextbezogene Antworten liefern müssen.
Was macht die Komponente?
- Zweck: Die Komponente durchsucht gespeicherte Informationen im Workflow-Speicher anhand einer benutzerdefinierten Anfrage und gibt die relevantesten Informationsstücke zurück.
- Anwendungsfall: Nützlich für Chatbots, virtuelle Assistenten oder jeden KI-Prozess, der Zugriff auf zuvor gespeichertes Wissen oder Dokumente benötigt, um fundierte, kontextuelle Antworten zu geben.
Hauptfunktionen
- Flexible Suche: Ermöglicht die Angabe der Anzahl der Ergebnisse, das Setzen eines Ähnlichkeitsschwellenwerts und die Auswahl, wie Informationen aus Dokumenten zusammengeführt werden.
- Anpassbare Ausgabe: Sie können steuern, welche Abschnitte/Inhaltstypen (wie Überschriften oder Absätze) in den Ergebnissen enthalten sind.
- Integration mit Tools: Die abgerufenen Dokumente können als Nachrichten, Rohdokumente oder als Tools für die weitere Nutzung im Workflow formatiert werden.
Einstellungen
| Eingabename | Typ | Erforderlich | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| Titel | str | Nein | Titel des Blocks in der Ausgabe. | Verwandte Ressourcen |
| Ergebnislimit | int | Ja | Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse. | 3 |
| Von Zeiger | bool | Ja | Wenn wahr, wird ab dem besten passenden Punkt im Dokument geladen; andernfalls alles laden. | true |
| Ressourcen ausblenden | bool | Nein | Wenn wahr, werden die abgerufenen Ressourcen in der Ausgabe ausgeblendet. | false |
| max_tokens | int | Nein | Maximale Anzahl von Tokens im Ausgabetext. | 3000 |
| Strategie | str | Ja | Strategie zur Zusammenführung von Inhalten: „Dokumente zusammenfügen, ab dem ersten bis Token-Limit füllen“ oder „Gleiche Größe aus jedem Dokument einbeziehen“. | Gleiche Größe aus jedem Dokument einbeziehen |
| Schwellenwert | float | Nein | Ähnlichkeitsschwellenwert für abgerufene Ergebnisse (0 bis 1). | 0.8 |
| Tool-Beschreibung | str | Nein | Beschreibung für das Tool, von Agenten genutzt, um seine Funktion zu verstehen. | (leer) |
| Tool-Name | str | Nein | Name für das Tool im Agenten. | (leer) |
| Inhalt verwenden | Multi-Select | Nein | Welche Inhaltstypen exportiert werden sollen (z. B. H1-H6, Absatz). | Alle (H1-H6, Absatz) |
| Ausführlich | bool | Nein | Ob eine ausführliche Ausgabe für Debugging oder Einblicke angezeigt wird. | false |
Eingaben
| Eingabename | Typ | Erforderlich | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| Suchschlüssel | str | Nein | Schlüssel zum Auffinden spezifischer Informationen im Langzeitspeicher. | (leer) |
| Eingabeanfrage | str | Ja | Die Suchanfrage für den Speicherabruf. | (leer) |
Ausgaben
Die Komponente bietet mehrere Ausgabeformate für unterschiedliche Anforderungen:
- Dokumente (Nachricht): Die abgerufenen Informationen als Nachricht, geeignet für die direkte Integration in Konversationsflows.
- Rohdokumente (Dokument): Der unbearbeitete, rohe Inhalt der gefundenen Dokumente zur weiteren Analyse oder Verarbeitung.
- Dokumente als Tool (Tool): Die gefundenen Dokumente als Tool formatiert, um eine Verkettung oder komplexe Agenten-Workflows zu ermöglichen.
| Ausgabename | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| dokumente | Nachricht | Abgerufene Inhalte als Nachricht(en) |
| dokumente_roh | Dokument | Roher, unbearbeiteter Dokumenteninhalt |
| dokumente_als_tool | Tool | Dokumente für die Verwendung als Tool in Agenten-Workflows |
Warum Speichersuche verwenden?
- Kontextuelle KI: Verbessern Sie die Antworten Ihrer KI durch Zugriff auf zuvor gespeicherte Daten und sorgen Sie so für informierte und kohärente Interaktionen.
- Wissensmanagement: Nutzen Sie vorhandene Dokumentationen oder vom Benutzer bereitgestellte Informationen effizient, ohne manuelles Suchen.
- Erweiterte Anpassung: Passen Sie Suchstrategien und Ausgabeformate flexibel an Ihre spezifischen Workflow-Anforderungen an.
Beispielszenarien
- Konversationsagenten: Frühere Interaktionen oder Wissensschnipsel abrufen, um Kontext über Gespräche hinweg zu bewahren.
- Forschungsassistenten: Relevante Dokumente oder Abschnitte aus einer großen Wissensbasis schnell als Antwort auf eine Anfrage bereitstellen.
- Automatisierte Entscheidungsfindung: Unterstützende Belege aus gespeichertem Speicher bereitstellen, um Empfehlungen oder Handlungen zu begründen.
Übersichtstabelle
| Funktion | Vorteil |
|---|---|
| Abfragebasierte Suche | Findet die relevantesten gespeicherten Informationen für jede Anfrage |
| Ausgabeoptionen | Wahl zwischen Nachricht, Rohdokument oder Tool-Formaten |
| Anpassbare Suche | Kontrolle über Anzahl der Ergebnisse, Ähnlichkeitsschwelle und Inhalt |
| Integration mit KI | Ideal für KI-Agenten, die dynamisch auf gespeichertes Wissen zugreifen |
Diese Komponente ist ein vielseitiger Baustein für jeden KI-Workflow, der Speichersuche, Dokumentenabruf oder kontextuelle Erweiterung benötigt.
Häufig gestellte Fragen
- Was macht die Komponente Speichersuche?
Speichersuche ermöglicht es Ihrem Workflow, relevante Informationen aus gespeichertem Speicher oder Dokumenten anhand von Eingabeanfragen abzurufen, sodass Ihre KI-Lösungen kontextbewusster werden.
- Wie wird ausgewählt, welche Dokumente zurückgegeben werden?
Es werden die Dokumente abgerufen, die am besten zur Eingabeanfrage passen, mit Optionen zur Begrenzung der Anzahl der Ergebnisse und zur Steuerung des Ausgabeformats oder der Strategie.
- Kann ich die Anzahl der Ergebnisse oder den Inhaltstyp steuern?
Ja, Sie können ein Ergebnislimit festlegen, auswählen, welche Dokumenteninhaltsarten einbezogen werden, und Strategien zum Kombinieren von Dokumentenauszügen anpassen.
- Wie hilft Speichersuche meinem Chatbot oder Workflow?
Durch den Zugriff auf vorheriges Wissen oder Langzeitspeicher kann Ihr Bot fundiertere, genauere und kontextbezogenere Antworten liefern.
- Ist Speichersuche für fortgeschrittene KI-Anwendungen geeignet?
Absolut. Sie ist so konzipiert, dass sie in komplexe Flows integriert werden kann, bei denen der Abruf von Kontext oder Wissen aus früheren Daten entscheidend für intelligente Automatisierung ist.
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