Personalizza una strategia integrata o crea la tua strategia
Per casi d'uso avanzati o specifici del dominio, puoi creare una strategia integrata con sostituzioni per ottenere un controllo preciso sul processo di memoria a lungo termine. Built-in con le strategie overrides è possibile ignorare il comportamento predefinito delle strategie integrate fornendo istruzioni personalizzate e selezionando un modello di base specifico per le fasi di estrazione e consolidamento.
Quando utilizzare una strategia integrata con sostituzioni
Scegli una strategia integrata con sostituzioni quando devi adattare la logica di memoria alle tue esigenze specifiche. Casi di utilizzo comune comprendono:
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Domain-specific estrazione: vincolo della strategia all'estrazione solo di determinati tipi di informazioni. Ad esempio, registrare le preferenze alimentari e dietetiche di un utente ignorando le sue preferenze per l'abbigliamento.
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Controllo della granularità: regolazione del livello di dettaglio nella memoria estratta. Ad esempio, indicare alla strategia di riepilogo di salvare solo i punti chiave di alto livello anziché una narrazione dettagliata.
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Selezione del modello: utilizzo di un modello di base specifico più adatto a un settore o a un'attività particolare, ad esempio un modello ottimizzato per testi finanziari o legali.
Come personalizzare una strategia
Per sostituire una strategia integrata con una configurazione personalizzata, è necessario specificare la configurazione quando si utilizza l'CreateMemoryoperazione o l'UpdateMemoryoperazione. È possibile sovrascrivere quanto segue:
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Le istruzioni nel prompt di sistema (tuttavia, lo schema di output rimane lo stesso). Per creare un prompt personalizzato efficace, è necessario innanzitutto comprendere i prompt predefiniti. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione relativa ai prompt di sistema relativa a ciascuna strategia integrata.
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Il modello Amazon Bedrock con cui richiamare il prompt. Per ulteriori informazioni, consulta Aggiungere o rimuovere l'accesso ai modelli Amazon Bedrock Foundation. Per ulteriori informazioni su come ottenere una capacità Amazon Bedrock sufficiente, consulta la pagina Capacità di Amazon Bedrock per strategie integrate con sostituzioni.
La tabella seguente mostra i passaggi che puoi sostituire per ogni strategia di memoria:
| Strategia | Passaggi che puoi sovrascrivere |
|---|---|
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Semantico |
Consolidamento dell'estrazione |
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Riepilogo |
Consolidamento |
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Preferenza dell'utente |
Consolidamento dell'estrazione |
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Episodico |
Estrazione, consolidamento, riflessione |
Nota
Puoi anche eseguire l'override con una strategia autogestita. Per ulteriori informazioni, vedi Self-managed strategia.
Come personalizzare una strategia
Ad esempio, è possibile modificare l'istruzione di estrazione per la strategia di memoria semantica per aggiungere nuove istruzioni durante la personalizzazione.
Built-in istruzioni sulla strategia di memoria semantica
Di seguito sono riportate le istruzioni integrate per la strategia di memoria semantica:
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.
È possibile aggiungere una nuova regola a queste istruzioni, ad esempio:
- Focus exclusively on extracting facts related to travel and booking preferences.
o modificare una regola esistente come:
IMPORTANT: Always extract memories in English irrespective of the original language of the user's conversation.
Le migliori pratiche per la personalizzazione
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Basati sulle istruzioni esistenti: ti consigliamo vivamente di utilizzare le istruzioni strategiche integrate come punto di partenza. La struttura di base e le istruzioni sono fondamentali per la funzionalità della memoria. È consigliabile aggiungere indicazioni specifiche sulle attività alle istruzioni esistenti anziché scriverne di completamente nuove partendo da zero.
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Fornisci istruzioni chiare: il contenuto di
appendToPromptsostituisce le istruzioni predefinite nel prompt di sistema. Assicurati che le istruzioni siano logiche e complete, poiché istruzioni vuote o formate male possono portare a risultati indesiderati.
Considerazioni importanti
Per mantenere l'affidabilità della pipeline di memoria, attenersi alle seguenti linee guida:
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Non modificate gli schemi nei prompt: dovreste aggiungere o modificare solo le istruzioni che guidano il modo in cui le memorie vengono estratte o consolidate. Non tentate di modificare le definizioni dello schema di conversazione o di memoria all'interno del prompt stesso, poiché ciò può causare errori imprevisti.
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Non rinominate le operazioni di consolidamento: quando personalizzate un prompt di consolidamento, non modificate i nomi delle operazioni (ad esempio,).
AddMemoryUpdateMemoryLa modifica di questi nomi causerà il fallimento della pipeline di memoria a lungo termine. -
Lo schema di output non è modificabile: le strategie integrate di override non consentono di modificare lo schema di output finale della memoria estratta o consolidata. Lo schema di output che verrà aggiunto al prompt di sistema per la strategia integrata con sostituzioni sarà lo stesso delle strategie integrate. Per informazioni sugli schemi di output, consulta quanto segue:
Ruolo di esecuzione
Quando si utilizzano strategie integrate con overrides, è necessario fornire anche una memoryExecutionRoleArn nell'CreateMemoryAPI. Bedrock Amazon Bedrock AgentCore assumerà questo ruolo per richiamare i modelli base presenti nel tuo AWS account per l'estrazione e il consolidamento.
Nota
Se utilizzi strategie integrate con eccezioni, l'utilizzo del LLM per l'estrazione e il consolidamento verrà addebitato separatamente sul tuo AWS account e potrebbero essere applicati costi aggiuntivi.
