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Importante
La scalabilità automatica di Lakebase è la versione più recente di Lakebase, con calcolo autoscalabile, scalabilità fino a zero, ramificazione e ripristino immediato. Per le aree supportate, vedere Disponibilità dell'area. Se sei un utente provisioning di Lakebase, vedere Lakebase provisioning.
Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di una risorsa di archiviazione permanente per mantenere il contesto tra turni e sessioni. La scalabilità automatica di Lakebase offre un back-end Postgres completamente gestito per l'archiviazione dello stato e della memoria dell'agente, integrando in modo nativo con l'autenticazione e il ridimensionamento automatico di Databricks con il carico di lavoro.
Memoria a breve termine e a lungo termine
| Memoria a breve termine | Memoria a lungo termine |
|---|---|
| Acquisisce il contesto all'interno di una singola sessione di conversazione usando ID thread e checkpoint. Consente agli agenti di rispondere alle domande di follow-up con consapevolezza dei turni precedenti. |
Estrae e archivia informazioni dettagliate chiave tra più conversazioni. Abilita risposte personalizzate in base alle interazioni precedenti. Crea una knowledge base utente che migliora nel tempo. |
È possibile implementare uno o entrambi i tipi di memoria nello stesso agente.
Opzioni di distribuzione
La memoria dell'agente supportata da Lakebase è supportata in due destinazioni di distribuzione di Databricks:
App Databricks: distribuzione di agenti come applicazioni interattive con memoria a breve o a lungo termine, utilizzando i checkpointer di LangGraph o l'SDK di OpenAI Agents. Databricks gestisce automaticamente l'autenticazione tra l'app e Lakebase. Vedere Memoria dell'agente di intelligenza artificiale.
Mosaic AI Model Serving:Deploy agents to Model Serving endpoints with Lakebase-backed checkpoints.Mosaic AI Model Serving: Deploy agents to Model Serving endpoints with Lakebase-backed checkpoints. Supporta LangGraph per riprendere conversazioni o crearne una biforcazione da qualsiasi checkpoint. Vedere Memoria dell'agente di intelligenza artificiale (model serving).
Implementation
Per istruzioni complete sulla configurazione, i modelli di app e gli esempi di notebook, vedere:
- Memoria dell'agente di intelligenza artificiale
- Memoria dell'agente di intelligenza artificiale (servizio del modello)