Sökminne-komponenten är utformad för att hämta relevant information från arbetsflödets minneslagring, ofta kallad “Långtidsminne”. Den tar en användarfråga och söker i lagrade dokument eller kunskapskällor och returnerar det mest relaterade innehållet. Detta är särskilt användbart för AI-arbetsflöden som behöver referera till tidigare information, hämta stödjande dokument eller leverera kontextmedvetna svar.
Vad gör komponenten?
- Syfte: Komponentens söker igenom lagrad information i arbetsflödets minne med hjälp av en användardefinierad fråga och returnerar de mest relevanta informationsbitarna.
- Användningsområde: Användbar för chattbotar, virtuella assistenter eller alla AI-processer som kräver tillgång till tidigare lagrad kunskap eller dokument för att ge informerade, kontextuella svar.
Viktiga funktioner
- Flexibel hämtning: Låter dig ange antalet resultat, sätta en likhetströskel och välja hur informationen ska sammanställas från dokumenten.
- Anpassningsbar utdata: Du kan styra vilka sektioner/typer av innehåll (t.ex. rubriker eller stycken) som ska inkluderas i resultaten.
- Integration med verktyg: De hämtade dokumenten kan formateras som meddelanden, råa dokument eller som verktyg för vidare användning i arbetsflödet.
Inställningar
| Inmatningsnamn | Typ | Obl. | Beskrivning | Standardvärde |
|---|
| Titel | str | Nej | Titel på blocket i utdata. | Relaterade resurser |
| Resultatgräns | int | Ja | Antal resultat att returnera. | 3 |
| Från pekare | bool | Ja | Om sant, laddar från den bäst matchande punkten i dokumentet; annars laddas allt. | true |
| Dölj resurser | bool | Nej | Om sant, döljs de hämtade resurserna i utdata. | false |
| max_tokens | int | Nej | Maximalt antal tokens i utdatatexten. | 3000 |
| strategi | str | Ja | Strategi för att sammanställa innehåll: “Slå ihop dokument, fyll från första upp till token-gräns” eller “Inkludera lika mycket från varje dokument”. | Inkludera lika mycket från varje dokument |
| tröskel | float | Nej | Likhetströskel för hämtade resultat (0 till 1). | 0,8 |
| tool_description | str | Nej | Beskrivning för verktyget, används av agenter för att förstå dess funktion. | (tom) |
| tool_name | str | Nej | Namn för verktyget i agenten. | (tom) |
| use_content | multi-select | Nej | Vilka innehållstyper som ska exporteras (t.ex. H1-H6, Stycke). | Alla (H1-H6, Stycke) |
| verbose | bool | Nej | Om mer utförlig utdata ska skrivas ut för felsökning eller insikter. | false |
Inmatningar
| Inmatningsnamn | Typ | Obl. | Beskrivning | Standardvärde |
|---|
| Uppslagsnyckel | str | Nej | Nyckel som används för att lokalisera specifik information i Långtidsminnet. | (tom) |
| Inmatningsfråga | str | Ja | Sökfrågan att använda vid minnessökning. | (tom) |
Utdata
Komponenten erbjuder flera utdataformat för olika behov:
- Dokument (Meddelande): Den hämtade informationen som ett meddelande, lämpligt för direkt integration i konversationsflöden.
- Råa dokument (Dokument): Obehandlat, rått innehåll från de matchade dokumenten för vidare bearbetning eller analys.
- Dokument som verktyg (Verktyg): De funna dokumenten formaterade som verktyg, vilket möjliggör kedjor eller komplexa agentflöden.
| Utdatanamn | Typ | Beskrivning |
|---|
| documents | Meddelande | Hämtat innehåll som meddelande(n) |
| documents_raw | Dokument | Rått, obehandlat dokumentinnehåll |
| documents_as_tool | Verktyg | Dokument formaterade för användning som verktyg i agentflöden |
Varför använda Sökminne?
- Kontextuell AI: Förbättra din AI:s svar genom att ge tillgång till tidigare lagrad data, vilket gör interaktionerna mer informerade och sammanhängande.
- Kunskapshantering: Utnyttja befintlig dokumentation eller användarinformation effektivt utan manuell sökning.
- Avancerad anpassning: Finjustera hämtstrategier och utdataformat för att passa just dina arbetsflödeskrav.
Exempelscenarier
- Konversationsagenter: Hämta tidigare interaktioner eller kunskapsbitar för att bibehålla kontext över konversationer.
- Forskningsassistenter: Hitta snabbt relevanta dokument eller avsnitt ur en stor kunskapsbas vid en fråga.
- Automatiserat beslutsfattande: Tillhandahåll stödjande belägg från lagrat minne för att motivera rekommendationer eller åtgärder.
Sammanfattande tabell
| Funktion | Fördel |
|---|
| Frågebaserad sökning | Hittar den mest relevanta lagrade informationen för varje fråga |
| Utdataalternativ | Välj mellan meddelande, rått dokument eller verktygsformat |
| Anpassad hämtning | Kontroll över antal resultat, likhetströskel och innehåll |
| Integreras med AI | Perfekt för AI-agenter som behöver dynamisk åtkomst till lagrad kunskap |
Denna komponent är en mångsidig byggsten för alla AI-arbetsflöden som kräver minnessökning, dokumentsökning eller kontextuell förstärkning.
