"¿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."

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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