Automatische Speicherextraktion anpassen
Die automatische Speicherextraktion kann nützliche Details ohne zusätzliche Konfiguration erfassen. Mit benutzerdefinierten Anweisungen kann eine Anwendung dem Extraktionsprozess Anleitungen hinzufügen, wenn das Standardverhalten für einen bestimmten Anwendungsfall angepasst werden muss.
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die automatische Speicherextraktion von Oracle AI Agent Memory mit benutzerdefinierten Anweisungen durchführen.
Benutzerdefinierte Anweisungen bieten zusätzliche, anwendungsspezifische Anleitungen für die Speicherextraktion. Sie sind nützlich, wenn Ihre Anwendung Extraktion benötigt, um Domainwissen, Produktrichtlinien oder konversationsspezifische Prioritäten widerzuspiegeln.
Hinweis: Verwenden Sie benutzerdefinierte Anweisungen, wenn die Speicherextraktion anwendungsspezifischen Anweisungen folgen soll. Die Standardextraktion ist geeignet, wenn keine zusätzlichen Anweisungen erforderlich sind.
Hinweis: Informationen zur Installation von oracleagentmemory finden Sie unter Erste Schritte mit Agent-Speicher. Wenn Sie für dieses Beispiel eine lokale Oracle-Datenbank benötigen, folgen Sie Oracle AI Database lokal ausführen.
Extraktionsanweisungen auf Client-Ebene konfigurieren
Erstellen Sie die Oracle Agent Memory-Komponente mit einer Oracle DB-Verbindung oder einem Pool, einem Einbettungsmodul, einem LLM und unterstützungsorientierten Extraktionsanweisungen. Diese Anweisungen gelten für Threads, die über diesen Client erstellt oder geladen wurden, es sei denn, ein Thread stellt seine eigenen Extraktionsanweisungen bereit.
import oracledb
from oracleagentmemory.core import MemoryExtractionConfig
from oracleagentmemory.core.embedders.embedder import Embedder
from oracleagentmemory.core.llms.llm import Llm
from oracleagentmemory.core.oracleagentmemory import OracleAgentMemory
embedder = Embedder(model="YOUR_EMBEDDING_MODEL")
memory_llm = Llm(model="YOUR_MEMORY_LLM")
db_pool = oracledb.SessionPool(
user="YOUR DB USER",
password="YOUR DB PASSWORD",
dsn="YOUR DB CONNECT STRING",
)
support_extraction_instructions = """
Only extract customer support facts:
- order ids
- return requests
- delivery problems
Ignore greetings, small talk, and one-off troubleshooting text.
""".strip()
memory = OracleAgentMemory(
connection=db_pool,
embedder=embedder,
llm=memory_llm,
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_custom_instructions=support_extraction_instructions
),
)| API-Referenz: OracleAgentMemory | OracleThread |
Support-Memories aus Thread-Nachrichten extrahieren
Erstellen Sie einen Support-Thread, und fügen Sie Benutzer- und Assistentennachrichten hinzu. Im Beispiel wird memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(memory_extraction_frequency=1) festgelegt, sodass add_messages() die automatische Extraktion sofort für den eingefügten Turn ausführt. In den benutzerdefinierten Anweisungen wird der extrahierte Speicher auf Bestell-IDs, Rücksendeanforderungen und Zustellungsprobleme konzentriert.
support_thread = memory.create_thread(
thread_id="support_ticket_7421",
user_id="customer_123",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(memory_extraction_frequency=1),
)
#add_messages persists the turn and runs automated memory extraction because
#MemoryExtractionConfig(memory_extraction_frequency=1) is set for this thread.
support_thread.add_messages(
[
{
"role": "user",
"content": (
"Hi, order 7421 arrived damaged. I need a return request "
"and a replacement delivery."
),
},
{
"role": "assistant",
"content": "I can help start the return request for order 7421.",
},
]
)
results = support_thread.search(
"return request order 7421",
max_results=5,
record_types=["fact"],
)
for result in results:
print(f"- [{result.record.record_type}] {result.content}")Ausgabe:
- [fact] Customer reported damaged order 7421 and requested a return and replacement delivery.Die oben gezeigte Ausgabe ist illustrativ. Der genaue Speichertext hängt vom konfigurierten Extraktions-LLM ab, die extrahierten Speicher sollten jedoch den benutzerdefinierten Anweisungen folgen, die dem Client bereitgestellt werden.
Der Unterschied ist am einfachsten zu sehen, indem man die Art des Speichers vergleicht, den der Extraktor halten soll:
Mit benutzerdefinierten Anweisungen
Der Extraktor hält die dauerhafte Kundenunterstützung Tatsache und ignoriert die Begrüßung und Konversation Wortlaut.
- [fact] Customer reported damaged order 7421 and requested a return and replacement delivery.Ohne benutzerdefinierte Anweisungen
Der Extraktor behält möglicherweise einen umfassenderen Konversationsspeicher bei, da die Standardeingabeaufforderung zur Extraktion nicht für die Unterstützung von Vorgängen ausgelegt ist.
- [memory] The user contacted support about order 7421 and discussed a damaged delivery.| API-Referenz: OracleThread | OracleSearchResult |
Anweisungen für einen Thread überschreiben
Übergeben Sie memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(memory_extraction_custom_instructions=...) an create_thread(), wenn ein Thread eine engere Extraktions-Policy benötigt als der Clientstandard. Der Wert auf Thread-Ebene hat Vorrang für diesen Thread und wird mit der Thread-Konfiguration beibehalten.
billing_thread = memory.create_thread(
thread_id="billing_ticket_9310",
user_id="customer_123",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_frequency=1,
memory_extraction_custom_instructions=(
"Only extract billing facts, invoice identifiers, and payment issues."
),
),
)
billing_thread.add_messages(
[
{
"role": "user",
"content": "Invoice INV-9310 was paid twice and needs a refund.",
}
]
)| API-Referenz: OracleAgentMemory | OracleThread |
Anleitung zum Aktualisieren oder Löschen des Threads
Verwenden Sie update_thread(), um persistente Extraktionsanweisungen für einen vorhandenen Thread zu ändern. Übergeben Sie None, um die Anweisungen auf Threadebene zu löschen, sodass zukünftige Thread-Handles die Anweisungen auf Client-Ebene verwenden oder, wenn keine konfiguriert sind, das normale Extraktionsverhalten des SDK.
memory.update_thread(
"support_ticket_7421",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_custom_instructions=(
"Only extract product defects and replacement requests."
)
),
)
memory.update_thread(
"support_ticket_7421",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_custom_instructions=None
),
)Hinweis: get_thread(..., memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(memory_extraction_custom_instructions=...)) kann Anweisungen auf das zurückgegebene Live-Thread-Handle anwenden, ohne die Konfiguration des persistenten Threads zu aktualisieren.
| API-Referenz: OracleAgentMemory | OracleThread |
Schlussfolgerung
In dieser Anleitung haben wir gelernt, wie benutzerdefinierte Extraktionsanweisungen auf Client-Ebene konfiguriert, für einen bestimmten Thread außer Kraft gesetzt und Extraktionsanweisungen auf Thread-Ebene aktualisiert oder gelöscht werden.
Nachdem Sie gelernt haben, wie Sie die automatisierte Extraktion anpassen, können Sie jetzt mit Agent Memory Short-Term APIs mit LangGraph verwenden fortfahren.
Vollständiger Code
#Copyright © 2026 Oracle and/or its affiliates.
#This software is under the Apache License 2.0
#(LICENSE-APACHE or http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) or Universal Permissive License
#(UPL) 1.0 (LICENSE-UPL or https://oss.oracle.com/licenses/upl), at your option.
#Oracle Agent Memory Code Example - Customize Automatic Memory Extraction
#------------------------------------------------------------------------
##Configure custom memory extraction instructions
import oracledb
from oracleagentmemory.core import MemoryExtractionConfig
from oracleagentmemory.core.embedders.embedder import Embedder
from oracleagentmemory.core.llms.llm import Llm
from oracleagentmemory.core.oracleagentmemory import OracleAgentMemory
embedder = Embedder(model="YOUR_EMBEDDING_MODEL")
memory_llm = Llm(model="YOUR_MEMORY_LLM")
db_pool = oracledb.SessionPool(
user="YOUR DB USER",
password="YOUR DB PASSWORD",
dsn="YOUR DB CONNECT STRING",
)
support_extraction_instructions = """
Only extract customer support facts:
- order ids
- return requests
- delivery problems
Ignore greetings, small talk, and one-off troubleshooting text.
""".strip()
memory = OracleAgentMemory(
connection=db_pool,
embedder=embedder,
llm=memory_llm,
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_custom_instructions=support_extraction_instructions
),
)
##Extract support memories from thread messages
support_thread = memory.create_thread(
thread_id="support_ticket_7421",
user_id="customer_123",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(memory_extraction_frequency=1),
)
#add_messages persists the turn and runs automated memory extraction because
#MemoryExtractionConfig(memory_extraction_frequency=1) is set for this thread.
support_thread.add_messages(
[
{
"role": "user",
"content": (
"Hi, order 7421 arrived damaged. I need a return request "
"and a replacement delivery."
),
},
{
"role": "assistant",
"content": "I can help start the return request for order 7421.",
},
]
)
results = support_thread.search(
"return request order 7421",
max_results=5,
record_types=["fact"],
)
for result in results:
print(f"- [{result.record.record_type}] {result.content}")
#- [fact] Customer reported damaged order 7421 and requested a return and replacement delivery.
##Override custom instructions for one thread
billing_thread = memory.create_thread(
thread_id="billing_ticket_9310",
user_id="customer_123",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_frequency=1,
memory_extraction_custom_instructions=(
"Only extract billing facts, invoice identifiers, and payment issues."
),
),
)
billing_thread.add_messages(
[
{
"role": "user",
"content": "Invoice INV-9310 was paid twice and needs a refund.",
}
]
)
##Update or clear thread custom instructions
memory.update_thread(
"support_ticket_7421",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_custom_instructions=(
"Only extract product defects and replacement requests."
)
),
)
memory.update_thread(
"support_ticket_7421",
memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(
memory_extraction_custom_instructions=None
),
)