:AnalyticDB for PostgreSQL 長期記憶高度機能ガイド

有効期限の設定

adbpg_llm_memory.add() の meta パラメーターに expiration_date を指定すると、指定日時に自動的にメモリが有効期限切れになります。有効期限が切れたメモリは、以降のすべての取得処理から除外されます。

-- このメモリは 2025 年 11 月 30 日に有効期限切れとなり、2025 年 12 月 1 日以降には再現されません。
SELECT adbpg_llm_memory.add($$
[
  {"role": "user", "content": "今週末に北京へ旅行します"}
]
$$, 'test_u', null, null, $${"expiration_date": "2025-11-30"}$$, null, null);

メモリコンテンツの更新

adbpg_llm_memory.update() を使用して、ID を指定して既存のメモリのコンテンツを置き換えます。これは、LLM によって抽出されたコンテンツが、実際に保存したい内容と正確に一致しない場合に有効です。

バージョン要件： 7.2.1.9 以降

SELECT adbpg_llm_memory.update(
  'b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d',
  'コーヒーを好む'
);

パラメーター：

LLM 抽出を経ないメモリのインポート

adbpg_llm_memory.add() で infer => 'false' を設定すると、大規模言語モデル（LLM）による抽出ステップをスキップし、メモリコンテンツを直接保存できます。これは、コンテンツがすでに外部で処理済みである場合に有用です。

バージョン要件： 7.2.1.10 以降

SELECT adbpg_llm_memory.add($$
[
  {"role": "user", "content": "今週末に北京へ旅行します"}
]
$$, 'test_u', infer => 'false');

事実抽出プロンプトのカスタマイズ

adbpg_llm_memory.config() で custom_fact_extraction_prompt を設定することで、会話から事実を抽出する方法を制御できます。

プロンプト構成のガイドライン：

1. 許容される事実の種類を明示的に記述します。

2. 実際の運用メッセージのスタイルに合った短い例を含めます。

3. 出力が埋め込まれた例と空の出力例（{"facts": []}）の両方を示します。

4. モデルに対して、facts キーのみを含む JSON を返すよう指示します。

SELECT adbpg_llm_memory.config(
$$
{
  "llm": {
    "provider": "qwen",
    "config": {
      "model": "qwen3-32b",
      "qwen_base_url": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "sk-xxxxxxx"
    }
  },
  "embedder": {
    "provider": "openai",
    "config": {
      "model": "text-embedding-v4",
      "api_key": "sk-xxxxxx",
      "embedding_dims": "1536",
      "openai_base_url": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
  },
  "vector_store": {
    "provider": "adbpg",
    "config": {
      "user": "username",
      "dbname": "postgres",
      "hnsw": "True",
      "port": "xx",
      "embedding_model_dims": "1536"
    }
  },
  "custom_fact_extraction_prompt": "<your-custom-prompt>"
}
$$
);

構造化条件によるメモリのフィルタリング

adbpg_llm_memory.search() に filter JSON オブジェクトを渡すことで、特定のフィールドに基づいて結果を絞り込めます。フィルターでは、AND、OR、NOT を用いた複合論理がサポートされます。

エンティティフィールド：

時刻フィールド：

コンテンツフィールド：

例 1：エージェントおよび期間によるフィルタリング

SELECT adbpg_llm_memory.search(
  '週末旅行に適した場所をおすすめしてください',
  'test_u',
  null,
  null,
  $$
  {
    "AND": [
      {"created_at": {"gte": "2025-07-29", "lte": "2025-07-30"}},
      {"agent_id": "travel1"}
    ]
  }
  $$
);

例 2：メタデータフィールドによるフィルタリング

-- categories フィールドは、adbpg_llm_memory.add() 呼び出し時の meta パラメーターで設定されます。
SELECT adbpg_llm_memory.search(
  '私について何が分かっていますか？',
  'test_u',
  null,
  null,
  $$
  {
    "AND": [
      {"categories": {"contains": "food"}}
    ]
  }
  $$
);

結果件数の制限

search() が返すメモリの件数を制御するには、limits パラメーターを設定します。デフォルト値は 10 です。

バージョン要件： 7.2.1.7 以降

-- 最も関連性の高い上位 5 件のメモリのみを返します。
SELECT adbpg_llm_memory.search(
  '週末旅行に適した場所をおすすめしてください',
  'test_u',
  null,
  null,
  $$
  {
    "AND": [
      {"created_at": {"gte": "2025-07-29", "lte": "2025-07-30"}},
      {"agent_id": "travel1"}
    ]
  }
  $$,
  5
);

類似度しきい値の設定

threshold パラメーター（0.0 ～ 1.0 の FLOAT 値）を設定すると、最小類似度スコアを下回るメモリを除外できます。しきい値を超えるスコアを持つメモリのみが返されます。

バージョン要件： 7.2.1.9 以降

-- 類似度スコアが 0.4 を超えるメモリのみを返します。
SELECT adbpg_llm_memory.search(
  query => '私について何が分かっていますか？',
  user_id => 'test_u',
  threshold => 0.4
);

再ランキングの有効化

adbpg_llm_memory.config() に reranker セクションを追加すると、ベクター取得後に再ランキングモデルを適用して、二次的なソートを行えます。再ランキングにより結果の関連性が向上し、再ランキングスコアは rerank_score フィールドで返されます。

バージョン要件： 7.2.1.9 以降

サポートされているモデル： Qwen シリーズのリランクモデル（テキスト リランク API を参照）

再ランキングは各検索リクエストにレイテンシーを追加します。特にユーザー向けリアルタイムアプリケーションでは、本番環境への導入前に、ご自身の環境におけるレイテンシーへの影響をテストしてください。

-- 長期記憶の構成時に、再ランキングモデルに関する情報を追加します。現在は Qwen シリーズの再ランキングモデルのみがサポートされています。
SELECT adbpg_llm_memory.config(
$$
{
  "llm": {
    "provider": "qwen",
    "config": {
      "model": "qwen3-32b",
      "qwen_base_url": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "sk-xxxxxxx"
    }
  },
  "embedder": {
    "provider": "openai",
    "config": {
      "model": "text-embedding-v3",
      "api_key": "sk-xxxxxx",
      "embedding_dims": "1536",
      "openai_base_url": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
  },
  "vector_store": {
    "provider": "adbpg",
    "config": {
      "user": "username",
      "dbname": "postgres",
      "hnsw": "True",
      "embedding_model_dims": "1536"
    }
  },
  "reranker": {
        "provider": "qwen",
        "config": {
            "model": "qwen3-rerank",
            "api_key": "sk-xxxx",
            "top_k": 2  -- 上位 2 件の結果を返します。
        }
  }
}
$$
);

top_k は、再ランキング後に返される最大結果件数を制御します。上記の例では、最大 2 件の結果が返されます。

メモリ操作履歴の追跡

監査およびデバッグ目的で、すべてのメモリ操作（読み取り、書き込み、削除）を記録する履歴追跡機能を有効化できます。

バージョン要件： 7.2.1.9 以降

adbpg_llm_memory.config() の trace フィールドを、以下のいずれかの値に設定します：

履歴追跡の有効化：

-- 履歴操作の記録を有効化または無効化する構成を設定します。
SELECT adbpg_llm_memory.config(
$$
{
  "llm": {
    "provider": "qwen",
    "config": {
      "model": "qwen3-32b",
      "qwen_base_url": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key": "sk-xxxxxxx"
    }
  },
  "embedder": {
    "provider": "openai",
    "config": {
      "model": "text-embedding-v3",
      "api_key": "sk-xxxxxx",
      "embedding_dims": "1536",
      "openai_base_url": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
  },
  "vector_store": {
    "provider": "adbpg",
    "config": {
      "user": "username",
      "dbname": "postgres",
      "hnsw": "True",
      "embedding_model_dims": "1536"
    }
  },
  "trace": "all"
$$
);
```

-- メモリの履歴操作を表示します。パラメーターはメモリ ID です。
SELECT adbpg_llm_memory.get_history('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d');

-- 特定のメモリの履歴を削除します。パラメーターはメモリ ID です。
SELECT adbpg_llm_memory.delete_history('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d');

-- すべてのメモリ履歴を削除します。
SELECT adbpg_llm_memory.delete_all_history();

-- メモリ履歴操作が占有するディスク領域を取得します。
SELECT adbpg_llm_memory.history_size();

履歴レコードの管理：

-- 特定のメモリの操作履歴を取得します。
SELECT adbpg_llm_memory.get_history('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d');

-- 特定のメモリの履歴を削除します。
SELECT adbpg_llm_memory.delete_history('b55a108f-f073-4d48-87ec-2ffc18603e3d');

-- すべての履歴レコードを削除します。
SELECT adbpg_llm_memory.delete_all_history();

-- 履歴レコードが使用するディスク領域を確認します。
SELECT adbpg_llm_memory.history_size();

メモリのディスク使用量の確認

adbpg_llm_memory.memory_size() を呼び出すと、すべての長期記憶データが使用する総ディスク領域を取得できます。

バージョン要件： 7.2.1.9 以降

SELECT adbpg_llm_memory.memory_size();