Postgres Chat Memory 노드

Postgres Chat Memory 노드를 사용하여 Postgres를 메모리 서버로 사용하여 채팅 기록을 저장합니다.

이 페이지에서는 Postgres Chat Memory 노드가 지원하는 작업 목록과 더 많은 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.

자격 증명

이 노드에 대한 인증 정보는 여기에서 확인할 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

• 세션 키: 워크플로 데이터에 메모리를 저장하는 데 사용할 키를 입력하세요.
• 테이블 이름: 채팅 기록을 저장할 테이블의 이름을 입력하세요. 테이블이 존재하지 않으면 시스템이 테이블을 생성합니다.
• 컨텍스트 윈도우 길이: 컨텍스트를 고려하기 위해 이전 상호작용의 수를 입력하세요.

관련 리소스

서비스에 대한 자세한 정보는 LangChain의 Postgres Chat Message History 문서를 참조하세요.

n8n의 고급 AI(Advanced AI) 문서를 확인하세요.

단일 메모리 인스턴스

워크플로에 여러 개의 Postgres 채팅 메모리 노드를 추가하면, 기본적으로 모든 노드가 동일한 메모리 인스턴스에 접근합니다. 기존 메모리 내용을 덮어쓰는 파괴적 작업(Destructive Actions) 을 수행할 때 주의하세요. 예를 들어, Chat Memory Manager 노드에서 모든 메시지 덮어쓰기(Override All Messages) 작업을 수행하면 기존 메모리 내용이 손실될 수 있습니다. 워크플로 내에서 여러 개의 독립적인 메모리 인스턴스 를 사용하려면, 각 메모리 노드에 서로 다른 세션 ID(Session ID) 를 설정하세요.

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.