
검색 메모리
Search Memory 컴포넌트로 워크플로우의 강력함을 극대화하세요 — 사용자 쿼리를 사용해 저장된 메모리에서 관련 정보를 검색합니다. 효율적으로 문서나 지식 스니펫을 찾아내어, AI 플로우가 맥락 인식 리소스와 장기 데이터를 활용할 수 있도록 합니다....
Add to Memory 컴포넌트는 문서나 메시지를 장기 메모리에 저장하고, 조회 키로 태깅하여 워크플로우 내에서 향후 참조할 수 있게 합니다.
컴포넌트 설명
Add to Memory 컴포넌트는 문서나 메시지를 장기 메모리 인덱스에 저장할 수 있도록 설계되어, AI 워크플로우의 컨텍스트 유지, 지식 관리, 다양한 단계나 세션 간 정보 검색이 필요한 경우에 특히 유용합니다.
이 컴포넌트는 입력된 문서(메시지나 데이터 등)를 장기 메모리 저장소에 보관합니다. 또한 해당 문서에 특정 “조회 키"를 연결하여 카테고리나 식별자 역할을 하게 함으로써, 이후 손쉽게 검색할 수 있도록 합니다. 이러한 방식으로 정보를 인덱싱하면 AI 시스템이 지속적인 메모리를 구축할 수 있으며, 향후 프로세스나 대화에서 참조할 수 있습니다.
입력명 | 타입 | 설명 | 필수 여부 |
---|---|---|---|
인덱싱할 문서 | 문서 | 장기 메모리에 추가할 주요 콘텐츠(예: 메시지, 파일, 텍스트 등) | 예 |
조회 키 | 메시지 | 문서를 효율적으로 분류·라벨링하여 이후 빠른 검색을 가능케 하는 텍스트 식별자 | 예 |
세부사항:
문서를 메모리에 추가하면 아래와 같은 출력이 생성됩니다:
출력명 | 타입 | 설명 |
---|---|---|
메모리 추가 후 | 메시지 | 문서가 성공적으로 저장되었음을 알립니다. |
이 출력은 워크플로우에서 추가적인 단계(확인 메시지, 후속 처리, 로그 등)를 트리거하는 데 활용할 수 있습니다.
속성 | 값 |
---|---|
이름 | 메모리에 추가 |
버전 | 1.0.0 |
입력값 | 문서, 조회 키 |
출력값 | 메모리 추가 후 |
사용 사례 | 장기 저장 |
Add to Memory 컴포넌트를 활용하면, AI 시스템이 중요한 정보를 기억·정리·재사용할 수 있어 워크플로우가 더욱 스마트하고 컨텍스트 인식적으로 발전합니다.
이 컴포넌트는 워크플로우 내에서 문서나 메시지를 장기 메모리에 저장하고, 조회 키를 사용해 분류하여 나중에 쉽게 데이터를 찾아볼 수 있도록 합니다.
조회 키는 저장된 정보를 카테고리별로 정리할 수 있게 하여, 이후 워크플로우 단계에서 필요한 데이터를 더 쉽게 필터링하고 찾을 수 있도록 도와줍니다.
이 컴포넌트로 사용자 입력, 응답, 시스템 데이터 등 문서나 메시지를 저장할 수 있습니다.
이 컴포넌트로 추가한 데이터는 FlowHunt 워크플로우 내에서 장기적으로 보관되어 고급 자동화와 상황 인식형 상호작용에 활용할 수 있습니다.
네, 관련된 조회 키를 참조하여 이후 워크플로우 단계에서 저장된 데이터를 접근하고 사용할 수 있습니다.
Search Memory 컴포넌트로 워크플로우의 강력함을 극대화하세요 — 사용자 쿼리를 사용해 저장된 메모리에서 관련 정보를 검색합니다. 효율적으로 문서나 지식 스니펫을 찾아내어, AI 플로우가 맥락 인식 리소스와 장기 데이터를 활용할 수 있도록 합니다....
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