FlowiseAI
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  • Introduction
  • Partes
    • Parte 1: Introducción
      • Recursos
    • Parte 2: Chains Avanzadas
      • Desafío 1: Traductor de Lenguas Antiguas
    • Parte 3: Gestión de Documentos y Memoria
      • Desafío 2: Chatbot Nikola Tesla
    • Parte 4: Despliegue y API
    • Parte 5: Introducción a Agentes
      • Desafíos
    • Parte 6: Agentes Avanzados
      • Desafíos
    • Parte 7: Multi-Agentes
      • Desafíos
    • Parte 8: AgentFlows
      • Desafíos
    • Parte 9: Agentes Secuenciales
      • Desafíos
    • Parte 10: Sequential Agents Avanzados
  • Recursos
    • Enlaces Útiles
    • Documentación Oficial
    • Ejemplos de Código
    • Mejores Prácticas
  • Documentación Oficial
    • Introduction
    • Primeros Pasos
    • Guía de Contribución
      • Building Node
    • Referencia de API
      • Assistants
      • Attachments
      • Chat Message
      • Chatflows
      • Document Store
      • Feedback
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      • Ping
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      • Tools
      • Upsert History
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          • Multi Retrieval QA Chain
          • Retrieval QA Chain
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          • Prompt Template
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          • Prompt Retriever
          • Reciprocal Rank Fusion Retriever
          • Similarity Score Threshold Retriever
          • Vector Store Retriever
          • Voyage AI Rerank Retriever
        • Text Splitters
          • Character Text Splitter
          • Code Text Splitter
          • Html-To-Markdown Text Splitter
          • Markdown Text Splitter
          • Recursive Character Text Splitter
          • Token Text Splitter
        • Tools
          • BraveSearch API
          • Calculator
          • Chain Tool
          • Chatflow Tool
          • Custom Tool
          • Exa Search
          • Google Custom Search
          • OpenAPI Toolkit
          • Code Interpreter by E2B
          • Read File
          • Request Get
          • Request Post
          • Retriever Tool
          • SearchApi
          • SearXNG
          • Serp API
          • Serper
          • Web Browser
          • Write File
        • Vector Stores
          • AstraDB
          • Chroma
          • Elastic
          • Faiss
          • In-Memory Vector Store
          • Milvus
          • MongoDB Atlas
          • OpenSearch
          • Pinecone
          • Postgres
          • Qdrant
          • Redis
          • SingleStore
          • Supabase
          • Upstash Vector
          • Vectara
          • Weaviate
          • Zep Collection - Open Source
          • Zep Collection - Cloud
      • LiteLLM Proxy
      • LlamaIndex
        • Agents
          • OpenAI Tool Agent
          • Anthropic Tool Agent
        • Chat Models
          • AzureChatOpenAI
          • ChatAnthropic
          • ChatMistral
          • ChatOllama
          • ChatOpenAI
          • ChatTogetherAI
          • ChatGroq
        • Embeddings
          • Azure OpenAI Embeddings
          • OpenAI Embedding
        • Engine
          • Query Engine
          • Simple Chat Engine
          • Context Chat Engine
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          • Simple Response Builder
          • Tree Summarize
        • Tools
          • Query Engine Tool
        • Vector Stores
          • Pinecone
          • SimpleStore
      • Utilities
        • Custom JS Function
        • Set/Get Variable
        • If Else
        • Sticky Note
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      • v1.4.3 Migration Guide
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  1. Documentación Oficial
  2. Integraciones
  3. LangChain

Record Managers

Nodos Record Manager de LangChain

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Last updated 3 months ago


Los Record Managers hacen un seguimiento de tus documentos indexados, evitando embeddings vectoriales duplicados en .

Cuando se realizan upserts de fragmentos de documentos, cada fragmento será hasheado usando el algoritmo . Estos hashes se almacenarán en el Record Manager. Si existe un hash, el proceso de embedding y upsert será omitido.

En algunos casos, podrías querer eliminar documentos existentes que se derivan de las mismas fuentes que los nuevos documentos que se están indexando. Para eso, hay 3 modos de limpieza para Record Manager:

Cuando estás haciendo upsert de múltiples documentos y quieres evitar la eliminación de los documentos existentes que no son parte del proceso actual de upsert, usa el modo de limpieza Incremental.

  1. Tengamos un Record Manager con modo de limpieza Incremental y source como SourceId Key

  1. Y tengamos los siguientes 2 documentos:

Texto
Metadata

Cat

{source:"cat"}

Dog

{source:"dog"}

  1. Después de un upsert, veremos 2 documentos que se han insertado:

  1. Ahora, si eliminamos el documento Dog y actualizamos Cat a Cats, veremos lo siguiente:

  • El documento original Cat es eliminado

  • Un nuevo documento con Cats es añadido

  • El documento Dog no se modifica

  • Los embeddings vectoriales restantes en Vector Store son Cats y Dog

Cuando estás haciendo upsert de múltiples documentos, el modo de limpieza Full eliminará automáticamente cualquier embedding vectorial que no sea parte del proceso actual de upsert.

  1. Tengamos un Record Manager con limpieza Full. No necesitamos tener un SourceId Key para el modo de limpieza Full.

  1. Y tengamos los siguientes 2 documentos:

Texto
Metadata

Cat

{source:"cat"}

Dog

{source:"dog"}

  1. Después de un upsert, veremos 2 documentos que se han insertado:

  1. Ahora, si eliminamos el documento Dog y actualizamos Cat a Cats, veremos lo siguiente:

  • El documento original Cat es eliminado

  • Un nuevo documento con Cats es añadido

  • El documento Dog es eliminado

  • El único embedding vectorial restante en Vector Store es Cats

No se realizará ninguna limpieza

Los nodos Record Manager actualmente disponibles son:

  • SQLite

  • MySQL

  • PostgresQL

Recursos

LangChain Indexing - Cómo funciona
Vector Store
SHA-1