引言
在开发聊天机器人时，维护对话的上下文与状态至关重要。通过使用RunnableWithMessageHistory类，我们可以轻松管理对话消息历史，从而提升用户体验。本篇文章将详细讲解如何使用该类来处理对话历史，并提供代码示例。
主要内容
1. 存储和加载消息
为了有效管理消息历史，我们需要实现get_session_history函数，该函数应返回一个BaseChatMessageHistory对象。这个对象负责管理具体的消息存储与加载。
实现示例：
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory
def get_session_history(session_id):
return SQLChatMessageHistory(session_id, "sqlite:///memory.db")
2. 包装Runnable
RunnableWithMessageHistory可以包装特定类型的Runnable，如接受BaseMessages序列或字典的输入，以及返回字符串或BaseMessage序列作为输出的Runnable。
实现示例：
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
runnable_with_history = RunnableWithMessageHistory(
model,
get_session_history,
)
代码示例
以下是如何使用RunnableWithMessageHistory类的代码示例：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable_with_history.invoke(
[HumanMessage(content="你好，我是Bob！")],
config={"configurable": {"session_id": "1"}},
)
常见问题和解决方案
1. 如何处理多个会话？
通过使用session_id，RunnableWithMessageHistory可以轻松管理多个会话，每个会话都会被单独存储和加载。
2. 如何处理不同的输入和输出格式？
在配置RunnableWithMessageHistory时，需要指定用于输入和输出消息的键，以确保能正确加载和保存历史。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RunnableWithMessageHistory类来添加消息历史。通过合理管理会话状态，我们可以显著提升AI聊天机器人的用户体验。
参考资料
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