Memoria Asociativa
La memoria asociativa en la inteligencia artificial (IA) permite a los sistemas recordar información basada en patrones y asociaciones, imitando la memoria huma...
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AI
Associative Memory
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Agregar a la Memoria
El componente Agregar a la Memoria permite almacenar documentos o mensajes en la memoria a largo plazo, etiquetados con claves de búsqueda para referencia futura dentro de tus flujos de trabajo.
Memory
Automation
AI
Components
Descripción del componente
Cómo funciona el componente Agregar a la Memoria
Add to Memory Component
The Add to Memory component is designed to enhance your AI workflow by enabling the storage of documents or messages in a long-term memory index. This is particularly useful for workflows that require context retention, knowledge management, or information retrieval across different stages or sessions.
What Does This Component Do?
This component takes an input document (such as a message or piece of data) and stores it in a long-term memory store. It also associates the document with a specific “lookup key,” which acts as a category or identifier for easier retrieval later. By indexing information in this way, your AI system can build up a persistent memory, which can be referenced in future processes or conversations.
Inputs
| Input Name | Type | Description | Required |
|---|---|---|---|
| Document to Index | Document | The main content (e.g., message, file, or text) to be added to long-term memory. | Yes |
| Lookup Key | Message | A text identifier used to categorize or label the document for efficient future retrieval. | Yes |
Details:
- Document to Index: This is the content you want to save for later use. It could be a user message, a knowledge article, or any structured document.
- Lookup Key: This string helps filter and find documents during future searches, acting as a tag or category.
Output
After adding the document to memory, the component produces an output:
| Output Name | Type | Description |
|---|---|---|
| After Memory Added | Message | Signals that the document has been successfully stored. |
This output can be used to trigger additional steps in your workflow, such as confirmation messages, further processing, or logging.
When Should You Use This Component?
- Building Conversational AI: Maintain continuity by remembering previous interactions.
- Knowledge Management: Store and organize facts, documents, or user inputs for later retrieval.
- Contextual Decision Making: Retain important information across different workflow stages.
Key Benefits
- Persistent Memory: Ensures important information is not lost between sessions.
- Efficient Retrieval: Lookup keys allow you to categorize and quickly filter stored documents.
- Flexible Integration: Can be seamlessly added to any AI workflow needing memory capabilities.
Summary Table
| Property | Value |
|---|---|
| Name | Add to Memory |
| Version | 1.0.0 |
| Inputs | Document, Lookup Key |
| Output | After Memory Added |
| Use Case | Long-term storage |
By using the Add to Memory component, you empower your AI systems with the ability to remember, organize, and re-use critical information, making your workflows smarter and more context-aware.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué hace el componente Agregar a la Memoria?
Permite guardar documentos o mensajes en la memoria a largo plazo dentro de tu flujo de trabajo, utilizando una clave de búsqueda para categorizar y recuperar fácilmente los datos más adelante.
- ¿Por qué usaría una clave de búsqueda?
Una clave de búsqueda ayuda a organizar la información guardada por categoría, facilitando el filtrado y la búsqueda de datos específicos cuando se necesite en pasos futuros del flujo de trabajo.
- ¿Qué tipo de datos se pueden almacenar?
Puedes almacenar documentos o mensajes, como entradas de usuario, respuestas o datos del sistema, usando este componente.
- ¿La información se almacena de forma permanente?
Los datos agregados con este componente se almacenan para uso a largo plazo dentro de tus flujos de trabajo en FlowHunt, permitiendo automatizaciones avanzadas e interacciones con consciencia de contexto.
- ¿Puedo recuperar la información guardada después en mi flujo?
Sí, puedes acceder y utilizar los datos almacenados en pasos posteriores del flujo de trabajo haciendo referencia a la clave de búsqueda asociada.
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