Amazon Bedrock AgentCore Memory kündigt Metadaten für die Langzeitspeicherung an
Amazon Bedrock AgentCore Memory unterstützt jetzt Metadaten zu Datensätzen für Langzeitspeicher (LTM), sodass Agenten neben der semantischen Suche Speicher mithilfe strukturierter Attribute kennzeichnen, filtern und abrufen können. Sie können bis zu zehn indizierte Schlüssel pro Speicherressource definieren – mit Unterstützung für die Typen STRING, NUMBER und STRING_LIST – und verschiedene Operatortypen verwenden, um Abrufergebnisse zu filtern.
Metadaten können zum Zeitpunkt der Erfassung an Ereignisse angehängt oder vom LLM basierend auf Extraktionsanweisungen, die Sie für die Speicherressource definieren, automatisch abgeleitet werden. Während der Erfassung verarbeitet das LLM alle Ereignisse und bestimmt, wie Metadaten auf die resultierenden Speicherdatensätze angewendet werden.
Sie definieren ein Metadatenschema für die Speicherressource, das indizierte Schlüsseldefinitionen (Schlüsselname, Typ und optionale zulässige Werte) sowie Extraktionsanweisungen enthält, die dem LLM helfen, Metadaten aus Konversationsinhalten zu generieren. Mit Metadatenfiltern beim Abrufen können Agenten Datensätze anhand strukturierter Attribute wie Ticketnummer, Priorität oder Datum abrufen. Dadurch wird irrelevanter Kontext vermieden und die Antwortgenauigkeit verbessert.
Informationen zu den ersten Schritten finden Sie in der Dokumentation zu Amazon Bedrock AgentCore Memory. Diese Feature ist heute in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon Bedrock AgentCore Memory unterstützt wird.