장기 기억 조회 노드

장기 기억 판독(Long-term Memory Reader) 노드는 여러 세션(Session)에 걸쳐 대화 기록이나 경험을 주제별로 저장하고 불러오는 장기 기억 기능을 제공하는 노드입니다.

사용자의 선호도, 프로필, 과거 상호작용을 바탕으로 보다 개인화된 응답이나 추천을 구현할 수 있습니다.

단기 기억은 여러 세션에 결쳐 지속적으로 유지되며 삭제 또는 갱신 시까지 저장됩니다.

활용 예시:

• 상담 에이전트

• 개인 비서 에이전트

입력

장기 기억 판독 노드는 이전 단계의 노드로부터 변수를 받아오며, 별도로 입력 변수를 선언할 수 없습니다.

예를 들어, 시작 노드(Start Node)와 단기 기억 판독 노드를 엣지(Edge)로 연결하면 시작 노드로부터 input_message와 input_files 변수를 받아옵니다.

출력

장기 기억 판독 노드는 기본적으로 JSON 형식의 answer 변수를 출력합니다.

만약 추가적으로 필요한 아웃풋 형식이 있다면 자료형과 이름을 설정한 후 추가 변수를 선언할 수 있습니다.

설정

1) 변수 바인딩

장기 기억 판독 노드는 유사도 비교를 위한 임베딩 모델(embedding_model)과 검색을 위한 쿼리(query) 어댑터 변수를 가지고 있습니다.

입력 변수와 어댑터 변수를 적절하게 연결해야 합니다.

단기 기억 판독 노드는 단기 기억으로 저장할 컨텍스트 개수를 설정해야 합니다.

예를 들어, 메시지 수를 10으로 설정하면 최근 메시지를 10개까지 기억해 대화 맥락 유지에 활용합니다.

2) 상세 값 설정

1. Number of Memories to Search

1. Similarity Distance Limit

1. Memory Topic

함수 노드

장기 기억 판독 노드는 함수 노드로 유형을 변경해 사용할 수 있습니다.

상단의 Normal 토글 버튼을 클릭하고 Function으로 변경합니다.

이제 함수를 선언할 수 있고, 파이썬 노드 등에 엣지(Edge)로 연결할 수 있습니다.

함수 노드에 관한 설명은 노드 유형 페이지를 참고하시길 바랍니다.