Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen
Terokai cara ejen kecerdasan buatan menggunakan pangkalan data vektor sebagai memori jangka panjang dan melaksanakan dapatan berulang yang dipacu alat.
Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen ialah pelajaran Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 4 daripada 4. Sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran ini boleh dibaca sepenuhnya secara percuma — selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan praktikal dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Daripada Carian kepada Ejen
Melangkaui RAG sekali jalan, ejen AI menggunakan pangkalan data vektor sebagai memori berterusan dan sebagai alat yang boleh ditanya berulang kali semasa membuat penaakulan.
Jenis Memori Ejen
Ejen mengurus beberapa jenis memori:
- Jangka pendek: perbualan semasa
- Jangka panjang: fakta yang disimpan sebagai vektor
- Episodik: interaksi dan hasil terdahulu
Menyimpan Memori
Ejen menukarkan fakta penting kepada vektor dan menulisnya ke dalam stor vektor bersama metadata seperti cap masa dan sumber.
memory_store.add(
text='User prefers dark mode',
metadata={'type': 'preference', 'ts': now}
)Capaian Semula sebagai Alat
Ejen menentukan bila hendak mencari dalam memori, dengan menganggap capaian semula sebagai alat yang boleh dipanggil dan bukannya langkah tetap dalam saluran paip.
{
"name": "search_memory",
"arguments": { "query": "user UI preferences" }
}Capaian Semula Berulangan
Ejen boleh mencari, membuat penaakulan, kemudian mencari lagi menggunakan pertanyaan yang diperhalus — mengulanginya sehingga memperoleh konteks yang mencukupi. Pendekatan berbilang langkah ini menjawab soalan yang kompleks.
Pertanyaan Kendiri
Ejen pertanyaan kendiri menukarkan permintaan semula jadi kepada pertanyaan berstruktur dengan penapis, kemudian menjalankannya terhadap stor vektor.
# 'recent docs about billing' ->
# filter: topic='billing', published_at > 30d agoPenggabungan Memori
Lama-kelamaan, ejen meringkaskan dan menggabungkan memori yang berlebihan supaya stor kekal padat dan fakta yang bercanggah dapat dielakkan.
Pelupaan dan Pereputan
Tidak semua memori patut dikekalkan. Gunakan pereputan atau had masa hidup supaya memori yang lapuk atau kurang bernilai dibuang, sekali gus memastikan capaian semula kekal relevan.
Kerelevanan + Kemutakhiran
Capaian semula memori ejen sering menggabungkan kesamaan semantik dengan skor kemutakhiran dan kepentingan, bukan jarak mentah semata-mata.
score = w1*similarity + w2*recency + w3*importanceRangka Kerja dan Alat
Pustaka seperti LangGraph, LlamaIndex dan lapisan memori khusus menghubungkan stor vektor ke gelung ejen dengan pengurusan memori terbina dalam.
Perkembangan Seterusnya
Capaian semula berasaskan ejen ialah trend utama: pangkalan data vektor berkembang daripada enjin carian pasif menjadi tulang belakang memori jangka panjang bagi sistem AI autonomi.
Semakan Pantas
Uji pengetahuan anda tentang capaian semula berasaskan ejen.
Kesimpulan
Anda telah mempelajari cara ejen menggunakan stor vektor sebagai memori, menganggap capaian semula sebagai alat, melaksanakan pertanyaan kendiri berulangan, serta mengurus memori melalui penggabungan, pereputan dan pemarkahan yang mengambil kira kemutakhiran.
Pelajari Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 12
- Pelajaran
- 48
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen” percuma?
Ya — sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector, termasuk “Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen”, boleh dibaca sepenuhnya secara percuma di web ini. Selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan interaktif dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Kursus Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen”?
Terokai cara ejen kecerdasan buatan menggunakan pangkalan data vektor sebagai memori jangka panjang dan melaksanakan dapatan berulang yang dipacu alat. Anda berlatih Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 4 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector ini?
Ya. Setiap pelajaran Pangkalan Data Vektor: Pinecone, Weaviate & pgvector menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Carian Hibrid: Vektor + Kata Kunci
- Benaman Pelbagai Modal
- Teknologi Pangkalan Data Vektor Terkini
- Pengambilan dan Memori Berasaskan Ejen