Memory Bank
장기 기억을 통한 개인화된 경험 제공
세션이 종료되어도 유지되는 장기 기억(Long-term Memory)을 통해 개인화된 경험을 제공하는 방법을 다룹니다.
1. 정보 추출 및 저장
- 대화 중 사용자의 취향, 선호도, 중요 사실 등을 자동으로 추출
- 메모리 뱅크에 영구 저장
- 사용자별 맞춤형 경험 제공의 기반
2. 맥락 기반 회상
- 새로운 대화가 시작될 때, 현재 상황에 필요한 과거 정보를 자동으로 불러옴
- 답변에 과거 정보 반영
예시:
“지난번에 비건 식단을 선호한다고 하셨죠?”
3. 기억 관리
- 에이전트가 기억해야 할 정보 설정
- 잊어야 할 정보 관리
- 프라이버시 준수를 위한 데이터 삭제
4. Memory Bank 데이터 구조
| 필드 | 설명 |
|---|---|
| Scope | 메모리 범위 (app_name, user_id) |
| Resource Name | 리소스 경로 |
| Fact | 저장된 사실 정보 |
| Created | 생성 시간 |
| Updated | 업데이트 시간 |
5. Memory Bank 활용 예시
# 메모리에서 사용자 선호도 조회
memories = client.memory_bank.list(
scope=f"app_name:demo,user_id:{user_id}"
)
for memory in memories:
print(f"Fact: {memory.fact}")
print(f"Created: {memory.created}")