Query Memory

Что такое Query Memory?

Query Memory — это платформа для интеллекта документов, которая помогает командам парсить документы, управлять полученными данными и разворачивать AI-агентов из единого workspace. Основная цель — обеспечить AI-агентам надёжный доступ к нужной информации из документов, организовав извлечённые данные и способы их запроса.

Вместо разделения парсинга документов и выполнения агентов на отдельные этапы Query Memory объединяет их в один workflow. Это позволяет командам переходить от загрузки документов к использованию агентов без повторного создания слоя доступа к данным.

На практике платформа фокусируется на организации информации из документов для последующих задач агентов с доступом к извлечённому контенту на основе запросов.

Ключевые возможности

• Парсинг документов: Парсите документы, чтобы превратить неструктурированный контент в используемые данные для дальнейшей работы.
• Управление данными: Храните и управляйте извлечёнными данными из документов структурированно, чтобы они были доступны для последующих запросов и задач агентов.
• Единый workspace: Используйте один интерфейс/workflow для парсинга, обработки данных и развертывания агентов.
• Развертывание AI-агентов: Разворачивайте AI-агентов, которые используют хранимые данные документов для поддержки информационных нужд в workflow агентов.
• Доступ на основе запросов: Организуйте интеллект документов вокруг запрашиваемой информации, чтобы агенты могли использовать релевантный контекст документов для ответов или действий.

Как использовать Query Memory

Типичный workflow для Query Memory включает следующие шаги:

1. Парсинг документов: Предоставьте документы для парсинга, чтобы извлечь их содержимое в используемые данные.
2. Управление извлечёнными данными: Используйте workspace платформы для просмотра и управления хранимой информацией из документов.
3. Настройка использования агентов: Подготовьте или настройте AI-агентов для работы с управляемыми данными документов.
4. Развертывание и запросы: Запустите агентов, чтобы они могли обращаться к информации из документов во время выполнения задач.

Ключевая идея в том, что парсинг, управление данными и развертывание агентов — это единый связанный workflow, где контекст документов организован и готов к использованию агентами.

Сценарии использования

• База знаний для поддержки клиентов: Парсите документы поддержки (политики, FAQ) и разверните агента, который отвечает на вопросы клиентов с использованием релевантного контекста документов.
• Внутренние исследования и отчёты: Загружайте внутренние документы и развертывайте агентов, которые извлекают и синтезируют информацию в ответ на запросы коллег.
• Workflow на основе документов: Используйте данные из парсинга документов как стабильную основу информации для задач агентов, требующих доступа к конкретным источникам.
• Консолидация знаний команды: Объединяйте наборы документов в один workspace, чтобы агенты опирались на организованный интеллект документов, а не на разрозненные файлы.
• Запросы к документам для разработчиков: Создавайте приложения или поведение агентов на основе запрашиваемого интеллекта документов, полученного на этапах парсинга и управления данными платформы.

FAQ

Что делает Query Memory?

Query Memory парсит документы, управляет извлечёнными данными и поддерживает развертывание AI-агентов, которые используют этот интеллект документов из единого workspace.

Какую проблему решает для AI-агентов?

Предоставляет структурированный способ преобразования документов в запрашиваемую информацию, чтобы агенты получали релевантный контекст вместо опоры только на сырые файлы.

Нужны ли отдельные инструменты для парсинга и развертывания агентов?

Query Memory объединяет парсинг документов, управление данными и развертывание агентов в единый workflow workspace, снижая необходимость в сборке отдельных систем для одного слоя доступа к данным.

Какие задачи могут выполнять агенты с документной памятью?

Агенты развертываются для задач на основе документов, где нужен контекст — например, извлечение информации и генерация ответов на основе хранимых данных из документов.

Где узнать, как начать?

Следуйте описанному workflow продукта (парсинг документов → управление извлечёнными данными → развертывание агентов). Для детальных шагов используйте документацию продукта на сайте и/или guided setup в workspace.

Альтернативы

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) с векторной базой данных + конвейеры загрузки документов: Альтернативный подход, где документы разбиваются на фрагменты и индексируются, а агент извлекает релевантные отрывки для ответов.
• Системы управления документами с AI-уровнем поиска: Использование централизованного репозитория документов с возможностями запросов/поиска и агента, который опирается на эти результаты.
• Фреймворки агентов с кастомным парсингом документов/управлением данными: Альтернативный подход, где поведение агента строится поверх собственной прослойки парсинга и доступа к данным, а не единого workspace.
• Инструменты для баз знаний со структурированными источниками знаний: Использование курируемой базы знаний (например, вики или базы знаний поддержки) в качестве источника истины, которую агенты могут запрашивать.