MongoDB Atlas Chat Memory

MongoDB Atlas Chat Memory 노드는 클라우드 기반 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB Atlas에 대화 히스토리를 저장하고 불러올 수 있는 메모리 노드입니다. 높은 확장성과 유연한 스키마 구조를 활용하여 다양한 대화형 AI 서비스에 적합합니다.

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주요 기능

• MongoDB Atlas 클라우드 환경에 대화 기록 영구 저장 가능

• Database, Collection 이름 지정으로 유연한 데이터 분리 관리

• Session ID 기반 사용자 구분 및 멀티 세션 동시 지원

• 메모리 키 설정을 통해 LLM과의 연동 포맷 제어

WindyFlo MongoDB Atlas Chat Memory

WindyFlo MongoDB Atlas Chat Memory Parameters

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Connect Credential	MongoDB Atlas 인증 정보 (Credential에 등록 필요)	필수
Database	연결할 MongoDB 데이터베이스 이름 (예: ai_chat_db)	필수
Collection Name	저장할 컬렉션 이름 (예: chat_memory)	필수
Session Id	사용자 또는 세션 구분 식별자	선택
Memory Key	대화 히스토리를 저장할 키 (예: chat_history)	필수

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
MongoDBAtlasChatMemory	MongoDB 기반 에이전트 메모리 객체 반환

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활용 예시

• AI 고객 상담 서비스에서 사용자별 대화 기록을 장기 보관

• 데이터베이스 중심으로 세션 관리가 필요한 엔터프라이즈 챗봇

• 다양한 프로젝트·서비스 단위로 분리된 Collection 운영

• MongoDB의 복잡 쿼리 및 분석 기능을 활용한 대화 데이터 분석 시스템

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사용 팁

• Database와 Collection은 사전에 생성되어 있어야 하며, Credential에 등록된 계정에 쓰기 권한이 있어야 합니다.

• Session ID는 사용자 구분뿐 아니라, 특정 대화 흐름을 분리 관리할 때 유용합니다.

• Memory Key는 LLM 노드에서 사용하는 히스토리 키와 동일하게 유지해야 정상 작동합니다.

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주의사항

• Connect Credential에 MongoDB URI를 등록하지 않으면 연결이 불가능합니다.

• Database 또는 Collection 이름이 잘못되었거나 권한이 없는 경우, 실행 시 오류 발생

• MongoDB 요금제에 따라 저장량 및 처리량에 제한이 있을 수 있으므로 사전 확인 필요

• 단독 사용은 의미가 없으며, 반드시 Agent 또는 LLM 노드와 연결하여 사용해야 합니다.