Chat Memory Manager Node#
Der Chat Memory Manager Node verwaltet Chat-Nachrichtenspeicher innerhalb Ihrer Workflows. Verwenden Sie diesen Node, um Chat-Nachrichten in einem In-Memory-Vektorspeicher zu laden, einzufügen und zu löschen.
This node is useful when you:
- Can't add a memory node directly.
- Need to do more complex memory management, beyond what the memory nodes offer. For example, you can add this node to check the memory size of the Agent node's response, and reduce it if needed.
- Want to inject messages to the AI that look like user messages, to give the AI more context.
Auf dieser Seite finden Sie eine Liste der Operationen, die der Chat Memory Manager Node unterstützt, zusammen mit Links zu weiteren Ressourcen.
Parameter resolution in sub-nodes
Sub-nodes behave differently to other nodes when processing multiple items using an expression.
Most nodes, including root nodes, take any number of items as input, process these items, and output the results. You can use expressions to refer to input items, and the node resolves the expression for each item in turn. For example, given an input of five name values, the expression {{ $json.name }} resolves to each name in turn.
In sub-nodes, the expression always resolves to the first item. For example, given an input of five name values, the expression {{ $json.name }} always resolves to the first name.
Node-Parameter#
- Operationsmodus: Wählen Sie zwischen den Operationen Viele Nachrichten abrufen, Nachrichten einfügen und Nachrichten löschen.
- Einfügemodus: Verfügbar im Modus Nachrichten einfügen. Wählen Sie aus:
- Nachrichten einfügen: Fügt Nachrichten neben bestehenden Nachrichten ein.
- Alle Nachrichten überschreiben: Ersetzt den aktuellen Speicher.
- Löschmodus: verfügbar im Modus Nachrichten löschen. Wählen Sie aus:
- Letzte N: Löscht die letzten N Nachrichten.
- Alle Nachrichten: Löscht Nachrichten aus dem Speicher.
- Chat-Nachrichten: verfügbar im Modus Nachrichten einfügen. Definieren Sie die Chat-Nachrichten, die in den Speicher eingefügt werden sollen, einschließlich:
- Typname oder ID: Legen Sie den Nachrichtentyp fest. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
- KI: Verwenden Sie dies für Nachrichten von der KI.
- System: Fügen Sie eine Nachricht mit Anweisungen für die KI hinzu.
- Benutzer: Verwenden Sie dies für Nachrichten vom Benutzer. Dieser Nachrichtentyp wird in anderen KI-Tools und -Anleitungen manchmal als "menschliche" Nachricht bezeichnet.
- Nachricht: Geben Sie den Nachrichtentext ein.
- Nachricht im Chat ausblenden: Wählen Sie aus, ob Localmind Automate die Nachricht dem Benutzer in der Chat-Benutzeroberfläche anzeigen soll (deaktiviert) oder nicht (aktiviert).
- Typname oder ID: Legen Sie den Nachrichtentyp fest. Wählen Sie eine der folgenden Optionen:
- Anzahl der Nachrichten: Verfügbar im Modus Nachrichten löschen, wenn Sie Letzte N auswählen. Geben Sie die Anzahl der neuesten Nachrichten ein, die gelöscht werden sollen.
- Ausgabe vereinfachen: Verfügbar im Modus Viele Nachrichten abrufen. Aktivieren Sie diese Option, um die Ausgabe zu vereinfachen und nur den Absender (KI, Benutzer oder System) und den Text einzubeziehen.
Zugehörige Ressourcen#
Weitere Informationen zum Dienst finden Sie in der LangChain Memory-Dokumentation.
View Localmind Automate's Advanced AI documentation.
AI glossary#
- completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
- hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
- vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
- vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.