메모리 저장 및 검색

이 설명서에서는 Oracle 에이전트 메모리 구성 요소를 생성하고 스레드 메시지와 영구 메모리를 모두 저장한 다음 다시 검색합니다.

힌트: 패키지 설정은 에이전트 메모리 시작하기를 참조하십시오. 이 예에 대한 로컬 Oracle AI Database가 필요한 경우 로컬에서 Oracle AI Database 실행을 따르십시오.

메시지 및 메모리 저장

Oracle DB 연결 또는 풀을 사용하여 Oracle Agent 메모리 구성 요소를 생성하고, 짧은 스레드를 추가하고, 메시지와 함께 지속되는 하나의 사용자 메모리를 유지합니다.

주: 기본적으로 OracleAgentMemory는 LLM이 필요하므로 OracleThread는 add_messages()를 통해 추가된 최근 스레드 메시지에서 영구 메모리를 주기적으로 추출할 수 있습니다. 자동 메모리 추출을 원하지 않는 경우 클라이언트를 생성할 때나 create_thread()를 호출할 때 memory_extraction_config=MemoryExtractionConfig(extract_memories=False)를 설정합니다.

from oracleagentmemory.core import SchemaPolicy
import oracledb

from oracleagentmemory.core.oracleagentmemory import OracleAgentMemory
from oracleagentmemory.apis.searchscope import SearchScope
from oracleagentmemory.core.embedders.embedder import Embedder
from oracleagentmemory.core.llms.llm import Llm

embedder = Embedder(model="YOUR_EMBEDDING_MODEL")
llm = Llm(model="YOUR_LLM")
db_pool = oracledb.SessionPool(
    user="YOUR DB USER",
    password="YOUR DB PASSWORD",
    dsn="localhost:1521/...",
)
memory_store_id = "T_QUICKSTART"
memory = OracleAgentMemory(
    connection=db_pool,
    embedder=embedder,
    llm=llm,
    schema_policy=SchemaPolicy.CREATE_IF_NECESSARY,
    memory_store_id=memory_store_id,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": (
            "Orange juice has become my favorite breakfast drink lately, "
            "what can I pair it with?"
        ),
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": (
            "Nice! Orange juice goes great with something savory. "
            "Try eggs and toast, avocado toast, or a breakfast sandwich."
        ),
    },
]

thread = memory.create_thread(user_id="user_123")
#add_messages will add messages to the DB and extract memories automatically
thread.add_messages(messages)
#add_memory adds memory to the DB
thread.add_memory("The user likes orange juice with breakfast.")

API 참조: OracleAgentMemory

오라클 스레드

필요한 경우 검색 인덱싱을 위해 긴 메시지와 메모리가 자동으로 조각화됩니다. 조각화는 저장된 메시지 또는 메모리 텍스트를 변경하지 않습니다. 검색은 청크를 내부적으로 사용한 다음 원래 논리적 레코드를 반환합니다.

주: "YOUR DB USER", "YOUR DB PASSWORD" 및 "YOUR DB CONNECT STRING"를 Oracle AI Database에 대한 인증서 및 접속 문자열로 바꿉니다. 이 예에 대한 로컬 데이터베이스가 필요한 경우 로컬에서 Oracle AI Database 실행을 따르십시오.

에이전트 메모리 검색

해당 사용자에게 범위가 지정된 저장된 메모리와 메시지를 검색합니다.

results = memory.search(query="orange juice", scope=SearchScope(user_id="user_123"))
for result in results:
    print(f"- [{result.record.record_type}] {result.content}")
#- [memory] The user likes orange juice with breakfast.
#- [message] Orange juice has become my favorite breakfast drink lately, what can I pair it with?
#- [message] Nice! Orange juice goes great with something savory. Try eggs and toast,
#avocado toast, or a breakfast sandwich.

주: 앞에 표시된 출력은 그림입니다. 이후 버전에서는 추가 결과 유형, 필드 또는 순서 지정 동작이 반환될 수 있습니다.

API 참조: SearchScope

오라클 검색 결과

구성 가능한 직접 결과 제한, 순위 재지정, 제거 및 토큰 예산은 검색 결과 관련성 향상을 참조하십시오.

결론

이 설명서에서는 Oracle 에이전트 메모리 클라이언트를 생성하고, 지속 메모리와 함께 스레드 메시지를 저장하고, 사용자 범위 검색을 통해 해당 레코드를 다시 검색하는 방법을 배웠습니다.

→ 핵심 단일 사용자 메모리 워크플로우를 학습한 후 이제 Use Oracle Agent Memory Short-Term APIs with LangGraph로 이동할 수 있습니다.

전체 코드

뒤에 나오는 전체 코드를 복사합니다.

#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 - Quickstart
#---------------------------------------------

##Add memories

from oracleagentmemory.core import SchemaPolicy
import oracledb

from oracleagentmemory.core.oracleagentmemory import OracleAgentMemory
from oracleagentmemory.apis.searchscope import SearchScope
from oracleagentmemory.core.embedders.embedder import Embedder
from oracleagentmemory.core.llms.llm import Llm

embedder = Embedder(model="YOUR_EMBEDDING_MODEL")
llm = Llm(model="YOUR_LLM")
db_pool = oracledb.SessionPool(
    user="YOUR DB USER",
    password="YOUR DB PASSWORD",
    dsn="localhost:1521/...",
)
memory_store_id = "T_QUICKSTART"
memory = OracleAgentMemory(
    connection=db_pool,
    embedder=embedder,
    llm=llm,
    schema_policy=SchemaPolicy.CREATE_IF_NECESSARY,
    memory_store_id=memory_store_id,
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": (
            "Orange juice has become my favorite breakfast drink lately, "
            "what can I pair it with?"
        ),
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": (
            "Nice! Orange juice goes great with something savory. "
            "Try eggs and toast, avocado toast, or a breakfast sandwich."
        ),
    },
]

thread = memory.create_thread(user_id="user_123")
#add_messages will add messages to the DB and extract memories automatically
thread.add_messages(messages)
#add_memory adds memory to the DB
thread.add_memory("The user likes orange juice with breakfast.")

##Search memories

results = memory.search(query="orange juice", scope=SearchScope(user_id="user_123"))
for result in results:
    print(f"- [{result.record.record_type}] {result.content}")
#- [memory] The user likes orange juice with breakfast.
#- [message] Orange juice has become my favorite breakfast drink lately, what can I pair it with?
#- [message] Nice! Orange juice goes great with something savory. Try eggs and toast,
#avocado toast, or a breakfast sandwich.