Agentbaseret retrieval og hukommelse
Udforsk, hvordan AI-agenter bruger vectordatabaser som langtidshukommelse og udfører iterativ retrieval drevet af værktøjer.
Agentbaseret retrieval og hukommelse er en gratis Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-lektion på CoddyKit. Dette er lektion 4 af 4. Du kan læse alle 3 lektioner i dette læringsspor gratis i deres fulde længde — derefter låser CoddyKit PRO alle lektioner op samt praktiske øvelser med en indbygget kodeeditor og en AI-underviser døgnet rundt. Den er en del af læringsforløbet i Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector, og dine fremskridt synkroniseres på tværs af nettet og CoddyKit-appen. Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Fra søgning til agenter
Ud over RAG i ét trin bruger AI-agenter vektor-databaser som en vedvarende hukommelse og som et værktøj, de gentagne gange kan slå op i, mens de ræsonnerer.
Typer af agenthukommelse
Agenter håndterer flere typer hukommelse:
- Korttidshukommelse: den aktuelle samtale
- Langtidshukommelse: fakta gemt som vektorer
- Episodisk hukommelse: tidligere interaktioner og resultater
Lagring af minder
Agenten indlejrer vigtige fakta og skriver dem til vektorlageret sammen med metadata som tidsstempel og kilde.
memory_store.add(
text='User prefers dark mode',
metadata={'type': 'preference', 'ts': now}
)Hentning som værktøj
Agenten beslutter hvornår hukommelsen skal søges igennem og behandler hentning som et værktøj, der kan kaldes, i stedet for som et fast trin i processen.
{
"name": "search_memory",
"arguments": { "query": "user UI preferences" }
}Gentagen hentning
Agenter kan søge, ræsonnere og derefter søge igen med en mere præcis forespørgsel — i en løkke, indtil de har tilstrækkelig kontekst. Denne flertrinsmetode besvarer komplekse spørgsmål.
Selvforespørgsler
En selvforespørgende agent omdanner en naturlig anmodning til en struktureret forespørgsel med filtre og kører den derefter mod vektorlageret.
# 'recent docs about billing' ->
# filter: topic='billing', published_at > 30d agoSammenlægning af hukommelse
Med tiden opsummerer og sammenlægger agenter overflødige minder for at holde lageret kompakt og undgå modstridende fakta.
Glemsel og forældelse
Ikke alle minder bør bevares. Anvend forældelse eller TTL'er, så forældede minder eller minder med lav værdi fjernes, og hentningen forbliver relevant.
Relevans og aktualitet
Hentning fra agenters hukommelse kombinerer ofte semantisk lighed med point for aktualitet og vigtighed i stedet for kun at bruge den rå afstand.
score = w1*similarity + w2*recency + w3*importanceRammeværker og værktøjer
Biblioteker som LangGraph, LlamaIndex og specialiserede hukommelseslag integrerer vektordatalagre i agenters løkker med indbygget hukommelsesstyring.
Vejen frem
Agentbaseret hentning er en førende tendens: vektor-databaser udvikler sig fra passive søgemaskiner til den langsigtede hukommelseskerne i autonome AI-systemer.
Hurtigt tjek
Test din viden om agentbaseret hentning.
Opsummering
Du har lært, hvordan agenter bruger vektordatalagre som hukommelse, behandler hentning som et værktøj, udfører gentagne selvforespørgsler og administrerer hukommelse med sammenlægning, forældelse og aktualitetsbevidst rangordning.
Lær Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector med en AI-underviser — gratis
Skriv og kør rigtig kode i din browser, få øjeblikkelig hjælp fra en AI-underviser døgnet rundt, og fortsæt, hvor du slap, på web eller i appen.
- Kurser
- 12
- Lektioner
- 48
Ofte stillede spørgsmål
Er lektionen “Agentbaseret retrieval og hukommelse” gratis?
Ja — alle 3 lektioner i læringssporet Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector, inklusive “Agentbaseret retrieval og hukommelse”, kan læses gratis i deres fulde længde her på webstedet. Derefter låser CoddyKit PRO alle lektioner op samt interaktive øvelser med en indbygget kodeeditor og en AI-underviser døgnet rundt. Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-kurset indeholder 4 lektioner i alt.
Hvad lærer jeg i “Agentbaseret retrieval og hukommelse”?
Udforsk, hvordan AI-agenter bruger vectordatabaser som langtidshukommelse og udfører iterativ retrieval drevet af værktøjer. Du øver dig i Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector med praktisk kode, som du kører direkte i browseren, og en AI-vejleder døgnet rundt besvarer dine spørgsmål, mens du arbejder dig gennem lektionen.
Skal jeg have erfaring for at begynde på Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector?
Der kræves ingen tidligere erfaring. Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector på CoddyKit er tilrettelagt for både begyndere og øvede, så du kan starte her eller fra begyndelsen og lære i dit eget tempo. Dette er lektion 4 af 4.
Hvor lang tid tager lektionen “Agentbaseret retrieval og hukommelse”?
De fleste CoddyKit-lektioner tager cirka 5–10 minutter. Hver lektion er kort og interaktiv, så du gør løbende fremskridt og kan fortsætte, hvor du slap – på både web og app.
Kan jeg skrive og køre kode i denne Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-lektion?
Ja. Alle Vektordatabaser: Pinecone, Weaviate og pgvector-lektioner har en indbygget kodeeditor, så du kan skrive og køre rigtig kode direkte i din browser og få øjeblikkelig feedback fra AI – uden lokal opsætning.
Alle lektioner i dette kursus
- Hybridsøgning: vektor + nøgleord
- Multimodale vektorrepræsentationer
- Nye teknologier til vektordatabaser
- Agentbaseret retrieval og hukommelse