Memory

각 워크스페이스는 벡터 기반 장기 메모리를 갖습니다. 사실, 결정, 메모를 저장하고 의미로 검색(단순 키워드 매칭이 아님)합니다. agent는 rag_search를 통해 자동으로 검색하며, API로 직접 읽고 쓸 수도 있습니다.

메모리 저장

POST/v1/workspaces/{workspace_id}/memory —

필드: content(필수, 기억할 텍스트) 및 선택적 kind, title, tags(문자열 배열), source.

bash

curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/memory \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "content": "Refunds over 30 days require a manager approval.",
    "kind": "policy",
    "tags": ["refunds", "support"]
  }'

검색

GET/v1/workspaces/{workspace_id}/memory/search —

쿼리 매개변수: q(필수, 자연어 쿼리) 및 top_k(결과 수). 결과는 의미적 관련성으로 순위가 매겨집니다.

bash

curl -G https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/memory/search \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  --data-urlencode "q=what is our refund policy" \
  --data-urlencode "top_k=5"

목록 조회 및 삭제

GET/v1/workspaces/{workspace_id}/memory —

저장된 메모리를 나열합니다.

DELETE/v1/workspaces/{workspace_id}/memory/{point_id} —

단일 메모리를 삭제합니다.

DELETE/v1/workspaces/{workspace_id}/memory —

워크스페이스의 모든 메모리를 삭제합니다(되돌릴 수 없음).

Memory vs Projects vs Corpora: Memory는 모든 작업에 걸친 agent의 진화하는 회상이고, Projects는 특정 작업을 위한 상시 컨텍스트를 보관하며, 이름이 지정된 knowledge 컬렉션(corpora)은 더 큰 참고 자료를 같은 저장소에 제공합니다. agent는 메모리에서 자동으로 가져오므로, 여기에 좋은 사실을 저장하면 향후 모든 작업이 더 똑똑해집니다.