Le service de gestion de mémoire AgentCore d’Amazon Bedrock annonce la publication de métadonnées pour la mémoire à long terme
Le service de gestion de mémoire AgentCore d’Amazon Bedrock prend désormais en charge les métadonnées des enregistrements de mémoire à long terme (LTM), ce qui permet aux agents d’étiqueter, de filtrer et de récupérer des mémoires à l’aide d’attributs structurés parallèlement à la recherche sémantique. Vous pouvez définir jusqu’à dix clés indexées par ressource mémoire, en prenant en charge les types STRING, NUMBER et STRING_LIST, et utiliser différents types d’opérateurs pour filtrer les résultats de récupération.
Les métadonnées peuvent être jointes aux événements au moment de l’ingestion ou déduites automatiquement par le LLM en fonction des instructions d’extraction que vous définissez sur la ressource mémoire. Lors de l’ingestion, le LLM traite tous les événements et détermine comment les métadonnées sont appliquées aux enregistrements de mémoire résultants.
Vous définissez un schéma de métadonnées sur la ressource mémoire qui inclut des définitions de clés indexées (nom de clé, type et valeurs autorisées facultatives) ainsi que des instructions d’extraction qui guident le LLM sur la manière de générer des métadonnées à partir du contenu de la conversation. Grâce à des filtres de métadonnées lors de la récupération, les agents peuvent récupérer des enregistrements à l’aide d’attributs structurés tels que le numéro de ticket, la priorité ou la date, ce qui élimine le contexte non pertinent et améliore la précision des réponses.
Pour commencer, consultez la documentation relative au service de gestion de mémoire AgentCore d’Amazon Bedrock. Cette fonctionnalité est disponible dès aujourd'hui dans toutes les Régions AWS où le service de gestion de mémoire AgentCore d’Amazon Bedrock est pris en charge.