Öz yönetimli ajan belleği (Lakebase)

Kendi kendini yöneten ajan belleği, ajanlarınız için dayanıklı bir bellek deposu olarak tam yönetilen bir Postgres OLTP veritabanı olan Databricks Lakebase'i kullanır. Belleklere doğrudan SQL erişimine ihtiyacınız olduğunda (örneğin, belleği mevcut veri işlem hatlarıyla tümleştirmek veya özel bir şema kullanmak için) ya da Lakebase tarafından desteklenen kısa süreli belleğe ihtiyacınız olduğunda bu yaklaşımı kullanın. Bu yaklaşım veritabanı şemasını, bağlantı kurulumunu ve erişim denetimlerini yönetmenizi gerektirir.

Doğrudan SQL erişimine veya özel şemaya ihtiyacınız yoksa, databricks'in Unity Kataloğu aracılığıyla yönettiği yönetilen aracı belleğini kullanın. İki yaklaşımın karşılaştırması için bkz. Aracı belleği.

Gereksinimler

Kısa ve uzun süreli bellek

Kendi kendine yönetilen bellek hem kısa hem de uzun vadeli belleği destekler ve aracınızı şunlardan biriyle veya her ikisiyle de oluşturabilirsiniz:

  • Kısa süreli bellek , iş parçacığı kimliklerini ve denetim noktası oluşturmayı kullanarak tek bir konuşma oturumunda bağlamı yakalar. Bir oturumdaki izleme soruları için bağlamı korur.
  • Uzun süreli bellek , önemli bilgileri birden çok konuşmada ayıklar ve depolar. Geçmiş tercihlere göre etkileşimleri kişiselleştirir ve kullanıcılar hakkında zaman içindeki yanıtları geliştiren bir bilgi bankası oluşturur.

Bellek türlerinin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi için bkz. Aracı belleği.

Kısa ve uzun süreli belleğe sahip aracılar

Get started

Databricks Uygulamalarında belleği olan bir aracı oluşturmak için, önceden oluşturulmuş bir uygulama şablonunu kopyalayın ve Aracı yazma ve bunu Uygulamalar'a dağıtma başlığında açıklanan geliştirme iş akışını izleyin. Aşağıdaki şablonlar, popüler çerçeveleri kullanarak aracılara kısa ve uzun vadeli belleğin nasıl ekleneceğini gösterir.

LangGraph

Hem kısa hem de uzun vadeli belleğe sahip bir LangGraph aracısı oluşturmak için agent-langgraph-advanced şablonunu klonlar. Şablon, iş parçacığı tabanlı konuşma bağlamı ve oturumlar arasında kalıcı kullanıcı içgörüleri de dahil olmak üzere, dayanıklı durum yönetimi için LangGraph'ın Lakebase ile entegre edilen yerleşik kontrol noktalarını kullanır.

git clone https://github.com/databricks/app-templates.git
cd app-templates/agent-langgraph-advanced

OpenAI Aracıları SDK'sı

Kısa süreli bellekle OpenAI Aracıları SDK'sını kullanarak aracı oluşturmak için aracı-openai-advanced şablonunu kopyalayın. Şablon, kalıcı durum yönetimi sağlamak için Lakebase'i kullanarak otomatik konuşma geçmişi yönetimiyle çok adımlı, durum bilgisine sahip konuşmaları etkinleştirir.

git clone https://github.com/databricks/app-templates.git
cd app-templates/agent-openai-advanced

Uzun süre çalışan etmenler için arka plan yürütme

Gelişmiş şablonlar agent-langgraph-advanced ve agent-openai-advanced, temel şablonları LongRunningAgentServer kaynaklı databricks-ai-bridge aracılığıyla kısa süreli bellek ve uzun süreli arka plan yürütmesiyle genişletir. Aracı görevlerinin, Databricks Apps HTTP bağlantısının zaman aşımı süresi dolduktan sonra da çalışmaya devam etmesini sağlayan arka plan ve akış modları ekler; ayrıca sonuçları almak için yoklama yapmayı veya bir akış bağlantısını yeniden sürdürmeyi destekler. İstemci sözleşmesinin tamamı için gelişmiş şablon README dosyasına bakın.

Ajanınızı dağıtın ve sorgulayın

Aracınızı bellekle yapılandırdıktan sonra Aracınızı yerel olarak çalıştırmak, değerlendirmek ve Databricks Uygulamalarına dağıtmak için Aracı yazma ve Uygulamalar'a dağıtma adımlarını izleyin.

Sonraki Adımlar

  • Last updated on