构建智能对话机器人：从基础到进阶的详细指南2. 选择语言模型 LangChain支持多种语言模型，如OpenAI、Ant

# 构建智能对话机器人：从基础到进阶的详细指南

## 引言

随着人工智能技术的快速发展，智能对话机器人已成为许多应用场景中的重要组成部分。从客服支持到个人助理，聊天机器人正在改变我们与技术互动的方式。在这篇文章中，我们将介绍如何设计和实现一个基于LLM（大语言模型）的聊天机器人。本教程旨在帮助您构建一个能够进行对话并记住之前互动的智能对话机器人。

## 主要内容

### 1. 设置环境

我们将使用Jupyter Notebook来进行本次学习，因为它提供了一个交互式的环境，便于实验和调试。请确保已经安装Jupyter Notebook，并使用以下命令安装LangChain库：

```bash
pip install langchain
conda install langchain -c conda-forge

2. 选择语言模型

LangChain支持多种语言模型，如OpenAI、Anthropic、Azure等。这里以OpenAI为例：

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 请输入你的OpenAI API密钥

from langchain_openai import ChatOpenAI

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

3. 构建基本聊天模型

from langchain_core.messages import HumanMessage

response = model.invoke([HumanMessage(content="Hi! I'm Bob")])
print(response.content)  # 'Hello Bob! How can I assist you today?'

4. 保持会话历史

通过将整个对话历史传递给模型，我们可以改善聊天机器人记忆对话的能力。

from langchain_core.messages import AIMessage

response = model.invoke(
    [
        HumanMessage(content="Hi! I'm Bob"),
        AIMessage(content="Hello Bob! How can I assist you today?"),
        HumanMessage(content="What's my name?"),
    ]
)
print(response.content)  # 'Your name is Bob. How can I help you, Bob?'

5. 使用消息历史类

from langchain_core.chat_history import (
    BaseChatMessageHistory,
    InMemoryChatMessageHistory,
)
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory

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)  # 'Hi Bob! How can I assist you today?'

6. 管理对话历史

对话历史的管理是聊天机器人的一个重要组成部分。我们可以使用trim_messages帮助器函数来限制对话消息的数量，从而避免上下文溢出。

from langchain_core.messages import SystemMessage, trim_messages

trimmer = trim_messages(
    max_tokens=65,
    strategy="last",
    token_counter=model,
    include_system=True,
    allow_partial=False,
    start_on="human",
)

messages = [
    SystemMessage(content="You're a good assistant"),
    HumanMessage(content="Hi! I'm Bob"),
    AIMessage(content="Hi!"),
    # More messages...
]

trimmed_messages = trimmer.invoke(messages)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用LangChain构建一个基于LLM的智能对话机器人：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()  
from langchain_openai import ChatOpenAI

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

from langchain_core.messages import HumanMessage
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)

# 配置会话ID
config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}}

# 发起对话
response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="Hi! I'm Bob")],
    config=config,
)
print(response.content)

常见问题和解决方案

模型不记得之前的对话内容？
- 确保完整的对话历史被传递给模型。
对话历史上下文溢出？
- 使用trim_messages函数来管理和修剪历史记录。

总结和进一步学习资源

这篇文章介绍了如何构建一个能够记忆对话历史的LLM聊天机器人。想深入了解如何利用更多的外部数据或构建更复杂的对话体验，可以参考以下资源：

参考资料

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