Agregar a la Memoria
Almacena fácilmente información importante en tu flujo de trabajo con el componente Agregar a la Memoria. Guarda datos o documentos de manera fluida en la memor...
3 min de lectura
Memory
Automation
+3
Buscar en Memoria
El componente Buscar en Memoria permite que tu flujo recupere información de la memoria almacenada según las consultas del usuario, apoyando flujos de trabajo conscientes del contexto y orientados al conocimiento.
Descripción del componente
Cómo funciona el componente Buscar en Memoria
El componente Buscar en Memoria está diseñado para recuperar información relevante del almacenamiento de memoria de tu flujo de trabajo, a menudo conocido como “Memoria a Largo Plazo”. Toma una consulta del usuario y busca en los documentos almacenados o recursos de conocimiento, devolviendo el contenido más relacionado. Esto es especialmente útil para flujos de trabajo de IA que necesitan hacer referencia a información previa, recuperar documentos de apoyo o proporcionar respuestas conscientes del contexto.
¿Qué hace el componente?
- Propósito: El componente busca en la información almacenada en la memoria del flujo de trabajo utilizando una consulta definida por el usuario y devuelve las piezas de información más relevantes.
- Caso de uso: Útil para chatbots, asistentes virtuales o cualquier proceso de IA que requiera acceso a conocimientos o documentos almacenados previamente para proporcionar respuestas informadas y contextuales.
Características clave
- Recuperación flexible: Permite especificar el número de resultados, establecer un umbral de similitud y elegir cómo se agrega la información de los documentos.
- Salida personalizable: Puedes controlar qué secciones/tipos de contenido (como encabezados o párrafos) se incluyen en los resultados.
- Integración con herramientas: Los documentos recuperados pueden formatearse como mensajes, documentos en bruto o como herramientas para su uso posterior en el flujo de trabajo.
Configuración
| Nombre de entrada | Tipo | Requerido | Descripción | Valor predeterminado |
|---|---|---|---|---|
| Título | str | No | Título del bloque en la salida. | Recursos relacionados |
| Límite de resultados | int | Sí | Número de resultados a devolver. | 3 |
| Desde puntero | bool | Sí | Si es verdadero, carga desde el punto que mejor coincide en el documento; de lo contrario, carga todo. | true |
| Ocultar recursos | bool | No | Si es verdadero, oculta los recursos recuperados de la salida. | false |
| max_tokens | int | No | Número máximo de tokens en el texto de salida. | 3000 |
| estrategia | str | Sí | Estrategia para agregar contenido: “Concatenar documentos, llenar desde el primero hasta el límite de tokens” o “Incluir tamaño igual de cada documento”. | Incluir tamaño igual de cada documento |
| umbral | float | No | Umbral de similitud para los resultados recuperados (0 a 1). | 0.8 |
| tool_description | str | No | Descripción para la herramienta, utilizada por los agentes para entender su función. | (vacío) |
| tool_name | str | No | Nombre para la herramienta en el agente. | (vacío) |
| use_content | multi-select | No | Qué tipos de contenido exportar (por ejemplo, H1-H6, Párrafo). | Todos (H1-H6, Párrafo) |
| verbose | bool | No | Si debe imprimir una salida detallada para depuración o información. | false |
Entradas
| Nombre de entrada | Tipo | Requerido | Descripción | Valor predeterminado |
|---|---|---|---|---|
| Clave de búsqueda | str | No | Clave utilizada para localizar información específica en la Memoria a Largo Plazo. | (vacío) |
| Consulta de entrada | str | Sí | La consulta de búsqueda a utilizar en la búsqueda en memoria. | (vacío) |
Salidas
El componente proporciona múltiples formatos de salida para adaptarse a diferentes necesidades:
- Documentos (Mensaje): La información recuperada como mensaje, adecuada para integración directa en flujos conversacionales.
- Documentos en bruto (Documento): El contenido sin procesar y en bruto de los documentos coincidentes para su posterior análisis o procesamiento.
- Documentos como herramienta (Tool): Los documentos encontrados formateados como herramienta, permitiendo el encadenamiento o flujos complejos de agentes.
| Nombre de salida | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| documentos | Mensaje | Contenido recuperado como mensaje(s) |
| documentos_en_bruto | Documento | Contenido de documento sin procesar |
| documentos_como_herramienta | Tool | Documentos formateados para usar como herramienta en flujos de agente |
¿Por qué usar Buscar en Memoria?
- IA contextual: Mejora las respuestas de tu IA proporcionando acceso a datos previamente almacenados, logrando interacciones más informadas y coherentes.
- Gestión del conocimiento: Aprovecha de manera eficiente la documentación existente o la información proporcionada por el usuario sin búsquedas manuales.
- Personalización avanzada: Ajusta estrategias de recuperación y formatos de salida para adaptarse a los requisitos específicos de tu flujo de trabajo.
Escenarios de ejemplo
- Agentes conversacionales: Recupera interacciones pasadas o fragmentos de conocimiento para mantener el contexto a lo largo de las conversaciones.
- Asistentes de investigación: Extrae rápidamente documentos o pasajes relevantes de una gran base de conocimientos en respuesta a una consulta.
- Toma de decisiones automatizada: Proporciona evidencia de apoyo desde la memoria almacenada para justificar recomendaciones o acciones.
Tabla resumen
| Característica | Beneficio |
|---|---|
| Búsqueda basada en consulta | Encuentra la información almacenada más relevante para cualquier consulta del usuario |
| Opciones de salida | Elige entre formatos de mensaje, documento en bruto o herramienta |
| Recuperación personalizada | Control sobre el número de resultados, umbral de similitud y contenido |
| Se integra con IA | Ideal para agentes de IA que necesiten acceso dinámico al conocimiento almacenado |
Este componente es un bloque de construcción versátil para cualquier flujo de trabajo de IA que requiera búsqueda en memoria, recuperación de documentos o aumento contextual.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué hace el componente Buscar en Memoria?
Buscar en Memoria permite que tu flujo de trabajo obtenga información relevante de la memoria almacenada o documentos usando consultas de entrada, haciendo que tus soluciones de IA sean más conscientes del contexto.
- ¿Cómo selecciona qué documentos devolver?
Recupera los documentos que mejor coinciden con la consulta de entrada, con opciones para limitar el número de resultados y controlar el formato o estrategia de salida.
- ¿Puedo controlar el número de resultados o el tipo de contenido?
Sí, puedes establecer un límite de resultados, elegir qué tipos de contenido de documentos incluir y ajustar las estrategias para combinar fragmentos de documentos.
- ¿Cómo ayuda Buscar en Memoria a mi chatbot o flujo de trabajo?
Al permitir el acceso a conocimientos previos o memoria a largo plazo, tu bot puede ofrecer respuestas más informadas, precisas y relevantes en contexto.
- ¿Es Buscar en Memoria adecuado para aplicaciones avanzadas de IA?
Absolutamente. Está diseñado para integrarse en flujos complejos donde recuperar contexto o conocimiento de datos previos es crucial para la automatización inteligente.
Prueba FlowHunt Buscar en Memoria
Potencia tus soluciones de IA integrando búsqueda y recuperación de memoria. Conéctate al conocimiento a largo plazo y ofrece respuestas más inteligentes.
Saber más
Buscar correos electrónicos de Gmail
El componente Buscar correos electrónicos te permite encontrar y recuperar automáticamente correos de Gmail según criterios específicos. Admite búsquedas filtra...
3 min de lectura
Email
Gmail
+4
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...
9 min de lectura
AI
Associative Memory
+4