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Important
La version Lakebase Autoscaling est la dernière de Lakebase, avec l'évolutivité automatique, la mise à l’échelle jusqu'à zéro, la création de branches et la restauration instantanée. Pour connaître les régions prises en charge, consultez disponibilité de la région. Si vous êtes un utilisateur Lakebase Provisionné, consultez Lakebase Provisioned.
Les agents IA ont besoin d’un stockage persistant pour maintenir le contexte entre les tours et les sessions. La mise à l’échelle automatique Lakebase fournit un back-end Postgres entièrement géré pour stocker l’état et la mémoire de l’agent, s'intégrant nativement à l'authentification Databricks et se met automatiquement à l'échelle en fonction de votre charge de travail.
Mémoire à court terme et à long terme
| Mémoire à court terme | Mémoire à long terme |
|---|---|
| Capture le contexte au sein d'une session de conversation unique en utilisant des identifiants de thread et des points de contrôle. Permet aux agents de répondre aux questions de suivi avec connaissance des tours précédents. |
Extrait et stocke les informations clés sur plusieurs conversations. Active les réponses personnalisées en fonction des interactions passées. Crée une base de connaissances utilisateur qui s’améliore au fil du temps. |
Vous pouvez implémenter soit les deux types de mémoire dans le même agent.
Options de déploiement
La mémoire de l'agent, propulsée par Lakebase, est prise en charge sur deux cibles de déploiement sur Databricks :
Databricks Apps : déployez des agents en tant qu’applications interactives avec de la mémoire à court terme ou à long terme, à l’aide de points de contrôle LangGraph ou du Kit de développement logiciel (SDK) Des agents OpenAI. Databricks gère automatiquement l’authentification entre l’application et Lakebase. Consultez la mémoire de l’agent IA.
Mosaïque AI Model Service : Déployez des agents sur des points de terminaison Model Service avec des points de contrôle soutenus par Lakebase. Prend en charge le voyage dans le temps de LangGraph pour reprendre ou bifurquer des conversations à partir d’un point de contrôle. Consultez la mémoire de l’agent IA (Service du modèle).
Mise en œuvre
Pour obtenir des instructions d’installation complètes, des modèles d’application et des exemples de notebooks, consultez :