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Personalize uma estratégia integrada ou crie sua própria estratégia
Para casos de uso avançados ou específicos do domínio, você pode criar uma estratégia integrada com substituições para obter controle refinado sobre o processo de memória de longo prazo. Built-in com estratégias de substituição, você pode substituir o comportamento padrão das estratégias incorporadas fornecendo suas próprias instruções e selecionando um modelo básico específico para as etapas de extração e consolidação.
Quando usar uma estratégia integrada com substituições
Escolha uma estratégia integrada com substituições quando precisar adaptar a lógica de memória às suas necessidades específicas. Entre os casos de uso comuns estão:
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Domain-specific extração: restringindo a estratégia para extrair somente certos tipos de informações. Por exemplo, capturar as preferências alimentares e dietéticas de um usuário e ignorar suas preferências por roupas.
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Controle da granularidade: ajuste do nível de detalhe na memória extraída. Por exemplo, instruir a estratégia resumida a salvar apenas pontos-chave de alto nível em vez de uma narrativa detalhada.
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Seleção de modelo: usar um modelo básico específico que seja mais adequado para seu domínio ou tarefa específica, como um modelo ajustado para texto financeiro ou jurídico.
Como personalizar uma estratégia
Para substituir uma estratégia incorporada por uma configuração personalizada, você especifica a configuração ao usar a CreateMemory operação ou a UpdateMemory operação. Você pode substituir o seguinte:
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As instruções no prompt do sistema (no entanto, o esquema de saída permanece o mesmo). Para criar um prompt personalizado eficaz, primeiro você deve entender os prompts padrão. Para obter mais informações, consulte a seção de solicitação do sistema para cada estratégia incorporada.
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O modelo Amazon Bedrock com o qual invocar o prompt. Para obter mais informações, consulte Adicionar ou remover o acesso aos modelos da Amazon Bedrock Foundation. Para obter mais informações sobre como obter capacidade suficiente do Amazon Bedrock, consulte Capacidade do Amazon Bedrock para estratégias incorporadas com substituições.
A tabela a seguir mostra as etapas que você pode substituir para cada estratégia de memória:
| Estratégia | Etapas que você pode ignorar |
|---|---|
|
Semântica |
Consolidação de extração |
|
Resumo |
Consolidação |
|
Preferência do usuário |
Consolidação de extração |
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Episódico |
Extração e consolidação e reflexão |
nota
Você também pode substituir por uma estratégia autogerenciada. Para obter mais informações, consulte Self-managed estratégia.
Como personalizar uma estratégia
Por exemplo, você pode modificar a instrução de extração da estratégia de memória semântica para adicionar novas instruções ao personalizá-la.
Built-in instruções de estratégia de memória semântica
Veja a seguir as instruções integradas para a estratégia de memória semântica:
You are a long-term memory extraction agent supporting a lifelong learning system. Your task is to identify and extract meaningful information about the users from a given list of messages. Analyze the conversation and extract structured information about the user according to the schema below. Only include details that are explicitly stated or can be logically inferred from the conversation. - Extract information ONLY from the user messages. You should use assistant messages only as supporting context. - If the conversation contains no relevant or noteworthy information, return an empty list. - Do NOT extract anything from prior conversation history, even if provided. Use it solely for context. - Do NOT incorporate external knowledge. - Avoid duplicate extractions. IMPORTANT: Maintain the original language of the user's conversation. If the user communicates in a specific language, extract and format the extracted information in that same language.
Você pode acrescentar uma nova regra a essas instruções, como:
- Focus exclusively on extracting facts related to travel and booking preferences.
ou edite uma regra existente, como:
IMPORTANT: Always extract memories in English irrespective of the original language of the user's conversation.
Práticas recomendadas para personalização
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Baseie-se nas instruções existentes: É altamente recomendável que você use as instruções de estratégias integradas como ponto de partida. A estrutura básica e as instruções são essenciais para a funcionalidade da memória. Você deve adicionar suas orientações específicas de tarefas às instruções existentes, em vez de escrever outras totalmente novas do zero.
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Forneça instruções claras: o conteúdo do
appendToPromptsubstitui as instruções padrão no prompt do sistema. Certifique-se de que suas instruções sejam lógicas e completas, pois instruções vazias ou mal formadas podem levar a resultados indesejáveis.
Considerações importantes
Para manter a confiabilidade do pipeline de memória, siga as seguintes diretrizes:
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Não modifique esquemas em prompts: você só deve adicionar ou modificar instruções que orientam como as memórias são extraídas ou consolidadas. Não tente alterar as definições da conversa ou do esquema de memória no próprio prompt, pois isso pode causar falhas inesperadas.
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Não renomeie as operações de consolidação: ao personalizar um prompt de consolidação, não altere os nomes das operações (por exemplo,,).
AddMemoryUpdateMemoryAlterar esses nomes fará com que o pipeline de memória de longo prazo falhe. -
O esquema de saída não é editável: as estratégias integradas de substituições não permitem que você altere o esquema de saída final da memória extraída ou consolidada. O esquema de saída que será adicionado ao prompt do sistema para a estratégia integrada com substituições será o mesmo das estratégias integradas. Para obter informações sobre os esquemas de saída, consulte o seguinte:
Para obter controle total sobre o processo de memória de ponta a ponta, incluindo o esquema de saída, consulte estratégia. Self-managed
Perfil de execução
Ao usar estratégias integradas com substituições, você também precisa fornecer uma memoryExecutionRoleArn na CreateMemory API. Bedrock A Amazon Bedrock AgentCore assumirá essa função de chamar os modelos de alicerce em sua AWS conta para extração e consolidação.
nota
Ao usar estratégias integradas com substituições, o uso do LLM para extração e consolidação será cobrado separadamente em sua AWS conta, e cobranças adicionais poderão ser aplicadas.
