组件描述
搜索记忆组件的工作原理
搜索记忆组件旨在从您的工作流记忆存储（通常称为“长期记忆”）中检索相关信息。它会根据用户查询，搜索存储的文档或知识资源，并返回最相关的内容。这对于需要引用先前信息、检索支持性文档或提供具备上下文感知响应的AI工作流尤为有用。
组件作用是什么？
- 用途：该组件通过用户自定义查询在工作流的记忆中搜索信息，并返回最相关的内容片段。
- 应用场景：适用于聊天机器人、虚拟助理或任何需要访问已存储知识或文档以提供知情、具备上下文答案的AI流程。
关键特性
- 灵活检索：可指定返回结果数量、设置相似度阈值，并选择信息从文档中的聚合方式。
- 可定制输出：您可以控制在结果中包含哪些部分或类型的内容（如标题或段落）。
- 工具集成：检索到的文档可作为消息、原始文档或作为工具进一步在流程中使用。
设置
| 输入名称 | 类型 | 必填 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|
| 标题 | str | 否 | 输出中该区块的标题。 | 相关资源 |
| 结果限制 | int | 是 | 返回的结果数量。 | 3 |
| 从指针加载 | bool | 是 | 若为true，则从文档中最佳匹配点加载；否则加载全部。 | true |
| 隐藏资源 | bool | 否 | 若为true，将在输出中隐藏检索到的资源。 | false |
| 最大tokens数量 | int | 否 | 输出文本的最大token数量。 | 3000 |
| 策略 | str | 是 | 内容聚合策略：“合并文档，从第一个填充至token上限”或“每个文档均分包含”。 | 每个文档均分包含 |
| 相似度阈值 | float | 否 | 检索结果的相似度阈值（0到1之间）。 | 0.8 |
| 工具描述 | str | 否 | 工具的描述，供代理理解其功能。 | （空） |
| 工具名称 | str | 否 | 代理中的工具名称。 | （空） |
| 使用内容类型 | multi-select | 否 | 导出哪些内容类型（如H1-H6、段落）。 | 全部（H1-H6，段落） |
| 详细输出 | bool | 否 | 是否输出详细信息以便调试或洞察。 | false |
输入
| 输入名称 | 类型 | 必填 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|
| 查找键 | str | 否 | 用于在长期记忆中定位特定信息的键。 | （空） |
| 输入查询 | str | 是 | 用于记忆查找的搜索查询。 | （空） |
输出
该组件提供多种输出格式以满足不同需求：
- 文档（消息）：以消息形式返回检索到的信息，便于直接集成到对话流程中。
- 原始文档（Document）：匹配文档的原始未处理内容，可用于进一步解析或分析。
- 文档工具（Tool）：以工具格式返回找到的文档，支持流程链式调用或复杂代理。
| 输出名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| documents | Message | 以消息形式返回的检索内容 |
| documents_raw | Document | 匹配文档的原始、未处理内容 |
| documents_as_tool | Tool | 以工具格式用于代理流程的文档 |
为什么选择搜索记忆？
- 上下文AI：为您的AI响应提供对先前存储数据的访问，使互动更具知情性和连贯性。
- 知识管理：高效利用现有文档或用户提供的信息，无需手动检索。
- 高级定制：可根据您的具体流程需求，微调检索策略与输出格式。
示例场景
- 对话代理：检索过往互动或知识片段，维护会话上下文。
- 研究助理：针对查询快速从庞大的知识库中筛选相关文档或片段。
- 自动化决策：从存储记忆中提供支撑证据，以佐证推荐或行动。
总结表
| 特性 | 优势 |
|---|---|
| 基于查询搜索 | 针对任何用户查询寻找最相关的存储信息 |
| 输出选项 | 支持消息、原始文档或工具格式多种选择 |
| 定制检索 | 可控结果数量、相似度阈值及内容类型 |
| AI集成 | 理想用于需动态访问存储知识的AI代理 |
该组件是任何需要记忆搜索、文档检索或上下文增强的AI工作流的多功能构建模块。
常见问题
- 搜索记忆组件有什么作用？
搜索记忆可以让您的工作流通过输入查询从存储的记忆或文档中获取相关信息，使您的AI解决方案更加具备上下文感知能力。
- 它如何选择返回哪些文档？
它会检索与输入查询最匹配的文档，并可设置返回结果数量及控制输出格式或策略。
- 我可以控制结果数量或内容类型吗？
可以，您可以设置结果数量限制，选择要包含的文档内容类型，并调整文档摘录的组合策略。
- 搜索记忆如何帮助我的聊天机器人或工作流？
通过访问先前的知识或长期记忆，您的机器人能够提供更加知情、准确且具备上下文相关性的回答。
- 搜索记忆适用于高级AI应用吗？
当然可以。它专为需要从历史数据中检索上下文或知识以实现智能自动化的复杂流程而设计。