Mémoire
La mémoire permet aux agents de stocker et retrouver des informations entre les conversations. Les données sont transformées en vecteurs (embeddings) pour permettre une recherche sémantique.
Paramètres de configuration
Les dimensions sont calculées automatiquement selon le modèle sélectionné.
La stratégie sémantique offre de meilleurs résultats pour la recherche.
Nombre de caractères par segment (100-2000). Valeur par défaut : 512. Des segments plus petits donnent des résultats plus précis, des segments plus grands conservent plus de contexte.
Nombre de caractères partagés entre segments adjacents (0-500). Valeur par défaut : 50. Permet de ne pas couper les informations aux limites des segments.
Configuration recommandée
Conservez mistral-embed par défaut. Ce modèle offre un bon équilibre entre qualité et performance.
Sélectionnez Sémantique avant d'enregistrer pour une meilleure qualité de recherche dans les mémoires.
Gestion des mémoires
Les mémoires sont créées automatiquement lors de l'exécution des flux de travail. Elles apparaissent dans cette section après leur création et peuvent être administrées.
Memory Management
8 memoriesChaque type est identifié par un badge coloré pour une identification rapide.
Visualiser le contenu complet, modifier, supprimer. Filtrage par type et recherche sémantique dans les mémoires.
Exportez vos mémoires en JSON ou CSV. Importez des mémoires depuis un fichier JSON. Régénérez les embeddings si nécessaire.
Nombre total de mémoires, caractères stockés, estimation des jetons et nombre de mémoires avec embeddings générés.