MemoryLake
Ingeniería y Desarrollopor qué los pipelines RAG no son memoria de agente

Por qué los pipelines RAG no son memoria de agente — y con qué emparejarlos

Los pipelines RAG recuperan documentos que se parecen a una consulta. La memoria de agente es algo completamente diferente: estado del usuario, historial de conversaciones, patrones aprendidos, decisiones tomadas. Tratar RAG como memoria de agente deja verdaderas lagunas. MemoryLake añade memoria de agente tipada sobre cualquier pipeline RAG.

Day 1Los pipelines RAG recuperan documentos que se parecen a unaconsulta.Got it, I will remember.Day 7 — new sessionSame task again — can you keep the context?× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loadedEstado tipado junto con la recuperación de documentosSeis tipos de memoria para el contexto del agenteDetección de conflictosSESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

Por qué los pipelines RAG no son memoria de agente — y con qué emparejarlos

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El problema: RAG no resuelve el problema del estado del agente

RAG devuelve fragmentos clasificados por similitud. No sabe que el usuario de ayer cambió de opinión, que el agente tomó una decisión la semana pasada, o que las preferencias de este usuario difieren de los valores predeterminados del corpus de documentos. Los agentes construidos solo sobre RAG se comportan como motores de búsqueda muy inteligentes.

Cómo MemoryLake complementa RAG

Estado tipado junto con la recuperación de documentos

Estado tipado junto con la recuperación de documentos

Los documentos permanecen en tu base de datos vectorial; el estado del agente va en MemoryLake.

MEMORYSeis tipos de memoria para…

Seis tipos de memoria para el contexto del agente

Fondo, Hecho, Evento, Conversación, Reflexión, Habilidad.

MEMORYDetección de conflictos

Detección de conflictos

Cuando un hecho almacenado contradice un fragmento recuperado, MemoryLake lo señala.

Misma interfaz de consulta

Misma interfaz de consulta

Recupera tanto fragmentos de documentos como memoria de agente en una sola pasada.

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Cómo funciona junto a RAG

  1. Conectar — Mantén tu pila RAG existente. Añade MemoryLake como un recuperador paralelo.
  2. Estructurar — Documentos en la base de datos vectorial; estado del usuario, decisiones y habilidades en MemoryLake.
  3. Reutilizar — Cada turno del agente recupera de ambos y compone un bloque de contexto.

Antes vs. después: solo RAG vs RAG + memoria de agente

RAG aloneRAG + MemoryLake
Document retrievalYesYes
User-specific stateNoYes
Decision and skill memoryNoYes
Conflict between source and userSilentDetected

Para quién es esto

Equipos de ingeniería que ejecutan RAG en producción y que han alcanzado los límites de la recuperación solo de documentos y necesitan un verdadero estado de agente junto a ello.

Casos de uso relacionados

Preguntas frecuentes

¿Reemplazar nuestra base de datos vectorial?

No — mantenla. Añade MemoryLake junto a ella.

¿Impacto en el rendimiento?

Ambos recuperadores funcionan en paralelo; la latencia neta se mantiene baja.

¿Autoalojar?

Sí — la capa empresarial se despliega en tu VPC.