"Wat doet de Add to Memory-component?"

"Hiermee kun je documenten of berichten opslaan in langetermijngeheugen binnen je workflow, waarbij een opzoeksleutel wordt gebruikt om gegevens te categoriseren en later gemakkelijk terug te halen."

"Waarom zou ik een opzoeksleutel gebruiken?"

"Een opzoeksleutel helpt opgeslagen informatie per categorie te organiseren, zodat je specifieke data eenvoudiger kunt filteren en terugvinden wanneer dat nodig is in latere workflowstappen."

"Welk type data kan worden opgeslagen?"

"Je kunt documenten of berichten opslaan—zoals gebruikersinvoer, antwoorden of systeemdata—met deze component."

"Wordt de informatie permanent opgeslagen?"

"Gegevens die met deze component worden toegevoegd, worden voor langdurig gebruik binnen je FlowHunt-workflows opgeslagen, zodat geavanceerde automatiseringen en contextbewuste interacties mogelijk zijn."

"Kan ik de opgeslagen informatie later in mijn flow opvragen?"

"Ja, je kunt de opgeslagen data in latere workflowstappen benaderen en gebruiken door de bijbehorende opzoeksleutel te verwijzen."

Toevoegen aan Geheugen

De Add to Memory-component maakt het mogelijk om documenten of berichten in langetermijngeheugen op te slaan, getagd met opzoeksleutels voor toekomstig gebruik binnen je workflows.

Memory Automation AI Components

Componentbeschrijving

Hoe de Toevoegen aan Geheugen-component werkt

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.

Veelgestelde vragen

Wat doet de Add to Memory-component?: Hiermee kun je documenten of berichten opslaan in langetermijngeheugen binnen je workflow, waarbij een opzoeksleutel wordt gebruikt om gegevens te categoriseren en later gemakkelijk terug te halen.
Waarom zou ik een opzoeksleutel gebruiken?: Een opzoeksleutel helpt opgeslagen informatie per categorie te organiseren, zodat je specifieke data eenvoudiger kunt filteren en terugvinden wanneer dat nodig is in latere workflowstappen.
Welk type data kan worden opgeslagen?: Je kunt documenten of berichten opslaan—zoals gebruikersinvoer, antwoorden of systeemdata—met deze component.
Wordt de informatie permanent opgeslagen?: Gegevens die met deze component worden toegevoegd, worden voor langdurig gebruik binnen je FlowHunt-workflows opgeslagen, zodat geavanceerde automatiseringen en contextbewuste interacties mogelijk zijn.
Kan ik de opgeslagen informatie later in mijn flow opvragen?: Ja, je kunt de opgeslagen data in latere workflowstappen benaderen en gebruiken door de bijbehorende opzoeksleutel te verwijzen.

Probeer FlowHunt Toevoegen aan Geheugen

Verbeter je workflows met persistent geheugen. Gebruik de Add to Memory-component om cruciale data op te slaan en te organiseren voor slimmere automatiseringen.

Nu proberen Boek een demo

Meer informatie

Zoekgeheugen

Ontgrendel de kracht van je workflow met de Zoekgeheugen-component—haal relevante informatie op uit opgeslagen geheugen met gebruikersvragen. Zoek, filter en ex...

Jun 9, 2025 3 min lezen

AI Memory +4

Associatief Geheugen

Associatief geheugen in kunstmatige intelligentie (AI) stelt systemen in staat om informatie op te roepen op basis van patronen en associaties, vergelijkbaar me...

May 30, 2025 7 min lezen

AI Associative Memory +4

Document naar Tekst

De Document naar Tekst-component van FlowHunt zet gestructureerde data van retrievers om in leesbare markdown-tekst, zodat je precies kunt bepalen hoe data word...

May 30, 2025 4 min lezen

AI Data Processing +4