Amazon Bedrock AgentCore Memory anuncia metadados para memória de longo prazo
Agora, o Amazon Bedrock AgentCore Memory oferece metadados em registros de memória de longo prazo (LTM), permitindo que os agentes marquem, filtrem e recuperem memórias usando atributos estruturados junto com a pesquisa semântica. Você pode definir até dez chaves indexadas por recurso de memória (para os tipos STRING, NUMBER e STRING_LIST) e usar diferentes tipos de operadores para filtrar os resultados da recuperação.
Os metadados podem ser anexados a eventos no momento da ingestão ou inferidos automaticamente pelo LLM com base nas instruções de extração que você define no recurso de memória. Durante a ingestão, o LLM processa todos os eventos e determina como os metadados são aplicados aos registros de memória resultantes.
Você define um esquema de metadados no recurso de memória que inclui definições de chave indexadas (nome, tipo e valores permitidos opcionais da chave) junto com instruções de extração que orientam o LLM sobre como gerar metadados a partir do conteúdo da conversa. Com filtros de metadados na recuperação, os agentes podem recuperar registros por meio de atributos estruturados, como número, prioridade ou data do tíquete, eliminando contextos irrelevantes e melhorando a precisão das respostas.
Para começar a usar, consulte a documentação do Amazon Bedrock AgentCore Memory. Esse recurso está disponível hoje em todas as regiões da AWS que oferecem o Amazon Bedrock AgentCore Memory.