Amazon Bedrock AgentCore Memory annuncia i metadati per la memoria a lungo termine
Amazon Bedrock AgentCore Memory ora supporta i metadati sui record di memoria a lungo termine (LTM), consentendo agli agenti di etichettare, filtrare e recuperare le memorie utilizzando attributi strutturati insieme alla ricerca semantica. È possibile definire fino a dieci chiavi indicizzate per risorsa di memoria, con supporto per i tipi STRING, NUMBER e STRING_LIST, e utilizzare diversi tipi di operatore per filtrare i risultati di recupero.
I metadati possono essere allegati agli eventi al momento dell'inserimento o dedotti automaticamente dall'LLM in base alle istruzioni di estrazione definite sulla risorsa di memoria. Durante l'inserimento, l'LLM elabora tutti gli eventi e determina in che modo i metadati vengono applicati ai record di memoria risultanti.
Si definisce uno schema di metadati sulla risorsa di memoria che include definizioni di chiavi indicizzate (nome chiave, tipo e valori facoltativi consentiti) insieme a istruzioni di estrazione che guidano l'LLM su come generare metadati dal contenuto della conversazione. Con i filtri dei metadati sul recupero, gli agenti possono recuperare i record in base ad attributi strutturati come il numero del ticket, la priorità o la data, eliminando il contesto irrilevante e migliorando la precisione delle risposte.
Per iniziare, consulta la documentazione di Amazon Bedrock AgentCore Memory. Questa funzionalità è disponibile oggi in tutte le regioni AWS in cui è supportata Amazon Bedrock AgentCore Memory.