メモリーに追加コンポーネント

Add to Memoryコンポーネントは、ドキュメントやメッセージを長期メモリーインデックスに保存し、AIワークフローを強化するために設計されています。これは、コンテキストの保持、ナレッジ管理、異なる段階やセッションをまたぐ情報の検索が必要なワークフローに特に有用です。

このコンポーネントは何をしますか？

このコンポーネントは、入力されたドキュメント（メッセージやデータなど）を長期メモリーストアに保存します。また、そのドキュメントに特定の「検索キー」を関連付けることで、後から簡単に分類・検索ができるようになります。このように情報をインデックス化することで、AIシステムは永続的なメモリーを構築でき、今後のプロセスや会話で参照できます。

入力項目

詳細:

• インデックスするドキュメント： 後で利用するために保存したいコンテンツです。ユーザーメッセージ、ナレッジ記事、構造化ドキュメントなどが該当します。
• 検索キー： この文字列は、将来の検索でドキュメントを絞り込んだり、タグやカテゴリとして機能します。

出力

ドキュメントをメモリーに追加した後、このコンポーネントは以下の出力を生成します：

この出力は、確認メッセージの送信、追加処理、ログ記録など、ワークフロー内の追加ステップをトリガーするために利用できます。

このコンポーネントはいつ使うべき？

• 会話型AIの構築: 過去のやり取りを記憶し、継続性を持たせたいとき
• ナレッジ管理: 事実やドキュメント、ユーザー入力を保存・整理して後から検索したいとき
• コンテキスト重視の意思決定: 異なるワークフローステージをまたいで重要情報を保持したいとき

主なメリット

• 永続メモリー: 重要な情報がセッション間で失われることを防げます。
• 効率的な検索: 検索キーを使うことで、保存したドキュメントをカテゴリごとに素早くフィルターできます。
• 柔軟な統合: メモリー機能が必要なAIワークフローにシームレスに追加可能です。

サマリーテーブル

Add to Memoryコンポーネントを活用することで、AIシステムが重要情報を記憶・整理・再利用できるようになり、ワークフローがよりスマートでコンテキストを理解したものになります。