InMemory Embedding Cache

InMemory Embedding Cache 노드는 임베딩 벡터를 메모리 상에 저장하고, 빠르게 조회할 수 있도록 구성된 경량형 벡터 저장소입니다. Retriever나 검색 기반 Q&A 시스템에서, 임시 벡터 저장소로 활용하거나 테스트용 캐시 공간으로 사용됩니다.

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주요 기능

• 세션 내 임베딩 캐시: 외부 DB 없이 메모리에 직접 임베딩을 저장

• 벡터 검색 기반 노드와 연결: Retriever Tool 등과 연동 가능

• Namespace 기반 분리 지원: 서로 다른 데이터셋을 구분해 저장 가능

• 빠른 테스트 및 반복 학습 시 유용

WindyFlo InMemory Embedding Cache

WindyFlo InMemory Embedding Cache Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Embeddings	저장할 임베딩 벡터 객체입니다. 일반적으로 Embedding 노드 또는 문서 임베딩 생성 노드에서 연결	필수

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파라미터 (Parameters)

항목	설명
Namespace	(선택) 저장된 임베딩을 분리 관리하기 위한 고유 이름입니다. 동일한 캐시에 여러 데이터 그룹을 저장할 때 사용

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
InMemoryEmbeddingCache	벡터 검색이 가능한 캐시형 임베딩 저장소 객체로 출력됩니다. 이후 Retriever Tool 등에 연결 가능

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활용 예시

1. 임시 문서 검색 테스트 → 문서 → 임베딩 → InMemoryEmbeddingCache → Retriever → Q&A 에이전트 → 외부 DB 없이 빠르게 검색 기반 질의응답 구현

2. 세션 내 벡터 재사용 → 사용자 대화 중 수집한 콘텐츠를 실시간으로 임베딩하고 캐시에 저장 → 다음 질문에서 이를 기반으로 빠른 검색 수행

3. Namespace 분리 활용 → 예: namespace = "sales" → 영업용 데이터 → namespace = "support" → 고객지원용 데이터 분리

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주의사항

• InMemory 기반이므로 세션 종료 시 캐시 데이터는 모두 소멸됩니다. 장기 저장용이 아님

• 대용량 데이터 처리 시 부적합, 수백~수천 문서 수준의 테스트 또는 단기 저장에 적합

• Namespace를 지정하지 않으면 기본 영역에 저장되며, 여러 작업이 섞일 수 있습니다

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InMemory Embedding Cache는 WindyFlo에서 빠른 검색 테스트 또는 임시 벡터 저장소를 구현할 때 이상적인 노드입니다. Retriever Tool과 함께 사용하면 강력한 문서 기반 질의응답 시스템을 구축할 수 있습니다.