메모리에 추가

메모리에 추가

Add to Memory 컴포넌트는 문서나 메시지를 장기 메모리에 저장하고, 조회 키로 태깅하여 워크플로우 내에서 향후 참조할 수 있게 합니다.

컴포넌트 설명

메모리에 추가 컴포넌트 작동 방식

메모리에 추가 컴포넌트

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 어떤 역할을 하나요?

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.

입력값

입력명타입설명필수 여부
인덱싱할 문서문서장기 메모리에 추가할 주요 콘텐츠(예: 메시지, 파일, 텍스트 등)
조회 키메시지문서를 효율적으로 분류·라벨링하여 이후 빠른 검색을 가능케 하는 텍스트 식별자

세부사항:

  • 인덱싱할 문서: 추후 사용을 위해 저장하려는 내용입니다. 사용자 메시지, 지식 문서, 구조화된 문서 등 무엇이든 가능합니다.
  • 조회 키: 이 문자열은 미래의 검색 시 필터나 태그처럼 작동해 문서를 쉽게 찾을 수 있게 도와줍니다.

출력값

문서를 메모리에 추가하면 아래와 같은 출력이 생성됩니다:

출력명타입설명
메모리 추가 후메시지문서가 성공적으로 저장되었음을 알립니다.

이 출력은 워크플로우에서 추가적인 단계(확인 메시지, 후속 처리, 로그 등)를 트리거하는 데 활용할 수 있습니다.

언제 이 컴포넌트를 사용하면 좋을까요?

  • 대화형 AI 구축: 이전 상호작용을 기억하며 연속성을 유지하고 싶을 때
  • 지식 관리: 사실, 문서, 사용자 입력을 저장·정리해두고 싶을 때
  • 상황별 의사결정: 여러 단계에 걸쳐 중요한 정보를 보존해야 할 때

주요 장점

  • 지속적 메모리: 세션 간에도 중요한 정보가 사라지지 않습니다.
  • 효율적 검색: 조회 키를 통해 저장된 문서를 분류·빠르게 필터링할 수 있습니다.
  • 유연한 통합: 메모리 기능이 필요한 모든 AI 워크플로우에 손쉽게 추가할 수 있습니다.

요약 표

속성
이름메모리에 추가
버전1.0.0
입력값문서, 조회 키
출력값메모리 추가 후
사용 사례장기 저장

Add to Memory 컴포넌트를 활용하면, AI 시스템이 중요한 정보를 기억·정리·재사용할 수 있어 워크플로우가 더욱 스마트하고 컨텍스트 인식적으로 발전합니다.

자주 묻는 질문

Add to Memory 컴포넌트는 어떤 역할을 하나요?

이 컴포넌트는 워크플로우 내에서 문서나 메시지를 장기 메모리에 저장하고, 조회 키를 사용해 분류하여 나중에 쉽게 데이터를 찾아볼 수 있도록 합니다.

조회 키는 왜 사용하나요?

조회 키는 저장된 정보를 카테고리별로 정리할 수 있게 하여, 이후 워크플로우 단계에서 필요한 데이터를 더 쉽게 필터링하고 찾을 수 있도록 도와줍니다.

어떤 종류의 데이터를 저장할 수 있나요?

이 컴포넌트로 사용자 입력, 응답, 시스템 데이터 등 문서나 메시지를 저장할 수 있습니다.

저장된 정보가 영구적으로 보관되나요?

이 컴포넌트로 추가한 데이터는 FlowHunt 워크플로우 내에서 장기적으로 보관되어 고급 자동화와 상황 인식형 상호작용에 활용할 수 있습니다.

저장한 정보를 이후 플로우에서 다시 불러올 수 있나요?

네, 관련된 조회 키를 참조하여 이후 워크플로우 단계에서 저장된 데이터를 접근하고 사용할 수 있습니다.

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