"Vad gör komponenten Lägg till i minnet?"

"Den låter dig spara dokument eller meddelanden i långtidsminne inom ditt arbetsflöde, med en uppslagsnyckel för att kategorisera och enkelt hämta data senare."

"Varför skulle jag använda en uppslagsnyckel?"

"En uppslagsnyckel hjälper till att organisera sparad information efter kategori, vilket gör det enklare att filtrera och hitta specifik data när det behövs i framtida arbetsflödessteg."

"Vilken typ av data kan lagras?"

"Du kan lagra dokument eller meddelanden—såsom användarinmatning, svar eller systemdata—med denna komponent."

"Lagrars informationen permanent?"

"Data som läggs till med denna komponent lagras för långtidsanvändning inom dina FlowHunt-arbetsflöden och möjliggör avancerade automatiseringar och kontextmedvetna interaktioner."

"Kan jag hämta den sparade informationen senare i mitt flöde?"

"Ja, du kan komma åt och använda den lagrade datan i efterföljande arbetsflödessteg genom att referera till den associerade uppslagsnyckeln."

Lägg till i minnet

Komponenten Lägg till i minnet möjliggör lagring av dokument eller meddelanden i långtidsminnet, taggade med uppslagsnycklar för framtida referens inom dina arbetsflöden.

Komponentbeskrivning

Så fungerar Lägg till i minnet-komponenten

Lägg till i minnet-komponent

Lägg till i minnet-komponenten är utformad för att förbättra ditt AI-arbetsflöde genom att möjliggöra lagring av dokument eller meddelanden i ett långtidsminnesindex. Detta är särskilt användbart för arbetsflöden som kräver kontextbevarande, kunskapshantering eller informationsåtervinning över olika stadier eller sessioner.

Vad gör denna komponent?

Denna komponent tar ett inmatningsdokument (till exempel ett meddelande eller en databit) och lagrar det i ett långtidsminne. Den kopplar även dokumentet till en specifik “uppslagsnyckel”, som fungerar som en kategori eller identifierare för enklare hämtning senare. Genom att indexera information på detta sätt kan ditt AI-system bygga upp ett beständigt minne som kan refereras till i framtida processer eller konversationer.

Inmatningar

Inmatningsnamn	Typ	Beskrivning	Obligatorisk
Dokument att indexera	Dokument	Huvudinnehållet (t.ex. meddelande, fil eller text) som ska läggas till i långtidsminnet.	Ja
Uppslagsnyckel	Meddelande	En textidentifierare som används för att kategorisera eller märka dokumentet för effektiv framtida hämtning.	Ja

Detaljer:

Dokument att indexera: Detta är innehållet du vill spara för senare bruk. Det kan vara ett användarmeddelande, en kunskapsartikel eller vilket strukturerat dokument som helst.
Uppslagsnyckel: Denna sträng hjälper till att filtrera och hitta dokument vid framtida sökningar och fungerar som en etikett eller kategori.

Utdata

Efter att dokumentet lagts till i minnet ger komponenten följande utdata:

Utdatanamn	Typ	Beskrivning
Efter att minnet har lagts till	Meddelande	Signalerar att dokumentet har lagrats framgångsrikt.

Denna utdata kan användas för att trigga ytterligare steg i ditt arbetsflöde, såsom bekräftelsemeddelanden, vidare bearbetning eller loggning.

När ska du använda denna komponent?

Bygga konversationell AI: Bibehåll kontinuiteten genom att minnas tidigare interaktioner.
Kunskapshantering: Spara och organisera fakta, dokument eller användarinmatning för senare hämtning.
Kontextuellt beslutsfattande: Behåll viktig information över olika arbetsflödesstadier.

Viktiga fördelar

Beständigt minne: Säkerställer att viktig information inte går förlorad mellan sessioner.
Effektiv hämtning: Uppslagsnycklar gör det möjligt att kategorisera och snabbt filtrera lagrade dokument.
Flexibel integration: Kan sömlöst läggas till i vilket AI-arbetsflöde som helst som behöver minnesfunktionalitet.

Sammanfattande tabell

Egenskap	Värde
Namn	Lägg till i minnet
Version	1.0.0
Inmatningar	Dokument, Uppslagsnyckel
Utdata	Efter att minnet har lagts till
Användningsområde	Långtidslagring

Genom att använda Lägg till i minnet-komponenten får dina AI-system förmågan att minnas, organisera och återanvända viktig information, vilket gör dina arbetsflöden smartare och mer kontextmedvetna.

Vanliga frågor

Vad gör komponenten Lägg till i minnet?: Den låter dig spara dokument eller meddelanden i långtidsminne inom ditt arbetsflöde, med en uppslagsnyckel för att kategorisera och enkelt hämta data senare.
Varför skulle jag använda en uppslagsnyckel?: En uppslagsnyckel hjälper till att organisera sparad information efter kategori, vilket gör det enklare att filtrera och hitta specifik data när det behövs i framtida arbetsflödessteg.
Vilken typ av data kan lagras?: Du kan lagra dokument eller meddelanden—såsom användarinmatning, svar eller systemdata—med denna komponent.
Lagrars informationen permanent?: Data som läggs till med denna komponent lagras för långtidsanvändning inom dina FlowHunt-arbetsflöden och möjliggör avancerade automatiseringar och kontextmedvetna interaktioner.
Kan jag hämta den sparade informationen senare i mitt flöde?: Ja, du kan komma åt och använda den lagrade datan i efterföljande arbetsflödessteg genom att referera till den associerade uppslagsnyckeln.

Prova FlowHunt Lägg till i minnet

Förbättra dina arbetsflöden med beständigt minne. Använd Lägg till i minnet-komponenten för att spara och organisera viktig data för smartare automatiseringar.

Prova nu Boka en demo

Lär dig mer

Sökminne

Lås upp kraften i ditt arbetsflöde med komponenten Sökminne – hämta relevant information från lagrat minne med användarfrågor. Sök, filtrera och extrahera dokum...

Jun 9, 2025 3 min läsning

AI Memory +4

Associativt minne

Associativt minne inom artificiell intelligens (AI) gör det möjligt för system att återkalla information baserat på mönster och associationer, vilket efterlikna...

May 30, 2025 7 min läsning

AI Associative Memory +4

AI-agent

Komponenten AI-agent i FlowHunt ger dina arbetsflöden autonom beslutsfattande och verktygsanvändande förmåga. Den utnyttjar stora språkmodeller och kopplar till...