Categorias de memória de longo prazo
As categorias de memória de longo prazo (LTM) definem os tipos de informações semânticas que são Now Assist O agente de IA pode aprender e reter sobre os usuários ao longo do tempo. Você pode adicionar novas categorias e mapeá-las para agentes específicos para personalizar as respostas do agente com base no contexto acumulado do usuário.
Memória semântica na tabela Memórias do agente de IA ( sn_aia_memory_list ) É organizado por categorias de LTM. Cada categoria representa um tipo distinto de informações específicas do usuário, como preferências de software, contexto do local de trabalho ou estilo de comunicação. Ao mapear categorias para um agente, você controla o que o agente aprende e retém nas interações.
Como as categorias de LTM funcionam
Quando um agente é executado, a plataforma avalia a interação em relação a fatos específicos do usuário que correspondem às categorias de LTM configuradas do agente. Os fatos correspondentes são armazenados como registros de memória semântica na tabela Memórias do agente de IA [sn_aia_memory], com escopo para o usuário e a categoria. Em interações subsequentes, o agente recupera memórias semânticas relevantes e as usa para personalizar suas respostas sem exigir que o usuário repita o contexto.
As categorias de LTM são definidas globalmente e podem ser mapeadas para um ou mais agentes. Um agente só aprende e recupera memórias das categorias explicitamente mapeadas para ele.
Categorias de LTM padrão
A plataforma inclui as seguintes categorias de LTM padrão:
- Software e ferramentas
- Captura informações sobre aplicações, ferramentas e configurações de software relevantes para o usuário, como versão do sistema operacional ou aplicações aprovadas.
- Contexto de trabalho
- Captura fatos sobre a função do usuário, departamento, local e preferências de local de trabalho, como configuração de trabalho remoto ou estrutura da equipe.
- Preferências do usuário
- Captura preferências de comunicação e estilo de interação, como idioma preferencial, formato de resposta ou configurações de notificação.
Você pode estender esta lista criando categorias personalizadas adequadas aos casos de uso da sua organização.
Como as categorias afetam a extração de memória
Durante a extração de memória, a plataforma executa um prompt de LLM que avalia a interação do agente em relação às descrições de cada categoria de LTM mapeada. Se a interação contiver informações que correspondam a uma categoria, um registro de memória semântica será criado ou atualizado na tabela Memórias do agente de IA com os seguintes campos:
- Categoria
- A categoria LTM à qual a memória está associada.
- Usuário
- O usuário cuja interação gerou a memória.
- Memória
- O fato específico do usuário extraído, armazenado como um objeto JSON.
- Tipo
- Definido como Semântica para memórias baseadas em categoria.
As memórias semânticas são recuperadas no tempo de execução usando a geração aumentada de recuperação (RAG) e injetadas no prompt do agente para personalizar a resposta para o usuário atual.
Considerações
- As descrições da categoria influenciam diretamente a qualidade da extração do LLM. Use linguagem específica e inequívoca para reduzir falsos positivos ou extrações perdidas.
- Mapear categorias demais para um único agente pode aumentar o tempo de processamento da extração. Mapeie somente as categorias relevantes para o caso de uso do agente.
- Para verificar se as memórias semânticas estão sendo extraídas, abra a tabela Memórias do agente de IA e filtre por Tipo . Semântica e o agente ou usuário relevante.