Chat Memory Manager 노드

Chat Memory Manager 노드는 워크플로우 내에서 채팅 메시지 메모리를 관리합니다. 이 노드를 사용하여 인메모리 벡터 저장소에서 채팅 메시지를 로드, 삽입 및 삭제하세요.

이 노드는 다음과 같은 경우에 유용합니다:

• 메모리 노드를 직접 추가할 수 없는 경우
• 기존 메모리 노드의 기능을 넘어서는 복잡한 메모리 관리가 필요한 경우
  예를 들어, 이 노드를 사용하여 에이전트(Agent) 노드의 응답 메모리 크기를 확인하고, 필요하면 줄일 수 있습니다.
• AI에게 사용자 메시지처럼 보이는 메시지를 삽입하여, 추가적인 컨텍스트를 제공하고 싶은 경우

이 페이지에서는 Chat Memory Manager 노드에서 지원하는 작업 목록과 더 많은 자료에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.

하위 노드에서의 매개변수 해석

하위 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다.

대부분의 노드는(루트 노드 포함) 여러 개의 항목을 입력으로 받아 각 항목을 개별적으로 처리한 후 결과를 출력합니다.
이 과정에서 표현식을 사용하면 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 표현식을 순차적으로 해석합니다.
예를 들어, name 값이 5개 있는 경우, {{ $json.name }} 표현식은 각각의 이름으로 순차적으로 해석됩니다.

하지만 하위 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다.
즉, name 값이 5개 있어도 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 name 값으로 해석됩니다.

노드 매개변수

• 작업 모드: 많은 메시지 가져오기, 메시지 삽입, 메시지 삭제 작업 중에서 선택하세요.
• 삽입 모드: 메시지 삽입 모드에서 사용할 수 있습니다. 다음 중에서 선택하세요:
  • 메시지 삽입: 기존 메시지와 함께 메시지를 삽입합니다.
  • 모든 메시지 덮어쓰기: 현재 메모리를 교체합니다.
• 삭제 모드: 메시지 삭제 모드에서 사용할 수 있습니다. 다음 중에서 선택하세요:
  • 마지막 N: 마지막 N개의 메시지를 삭제합니다.
  • 모든 메시지: 메모리에서 메시지를 삭제합니다.
• 채팅 메시지: 메시지 삽입 모드에서 사용 가능합니다. 메모리에 삽입할 채팅 메시지를 정의하세요:
  • 유형 이름 또는 ID: 메시지 유형을 설정합니다. 다음 중 하나를 선택하세요:
    • AI: AI에서 온 메시지에 사용합니다.
    • System: AI에 대한 지침이 포함된 메시지를 추가합니다.
    • User: 사용자로부터 온 메시지에 사용합니다. 이 메시지 유형은 다른 AI 도구 및 가이드에서 '인간' 메시지라고도 불립니다.
  • 메시지: 메시지 내용을 입력하세요.
  • 채팅에서 메시지 숨기기: n8n이 채팅 UI에서 사용자에게 메시지를 표시할지(꺼짐) 또는 표시하지 않을지(켜짐) 선택하세요.
• 메시지 수: 메시지 삭제 모드에서 마지막 N을 선택할 때 사용할 수 있습니다. 삭제할 최신 메시지의 수를 입력하세요.
• 출력 단순화: 많은 메시지 가져오기 모드에서 사용 가능합니다. 출력을 단순화하여 보낸 사람(AI, 사용자 또는 시스템)과 텍스트만 포함하도록 켭니다.

템플릿 및 예제

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관련 자료

서비스에 대한 더 많은 정보는 LangChain의 메모리 문서를 참조하세요.

n8n의 고급 AI(Advanced AI) 문서를 확인하세요.

AI 용어집 (AI Glossary)

• 완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
• 환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
• 벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
  임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
• 벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
  임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.