[轻松过滤消息：使用过滤工具提高AI链条的精度]

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轻松过滤消息：使用过滤工具提高AI链条的精度

引言

在构建复杂的AI链条和代理时，我们通常需要维护一个消息列表，这些消息可能来自不同的模型、说话者和子链。随着时间的推移，这个列表可能会积累大量的消息，而我们可能只希望向链条中的每个模型调用传递特定子集的消息。本文将介绍如何使用filter_messages工具来轻松过滤不同类型、ID或名称的消息。

主要内容

1. 过滤消息的基础

在处理多来源消息时，filter_messages工具可以帮助我们轻松筛选出所需的消息类型。以下是一些基本的使用方法：

from langchain_core.messages import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage,
    filter_messages,
)

messages = [
    SystemMessage("you are a good assistant", id="1"),
    HumanMessage("example input", id="2", name="example_user"),
    AIMessage("example output", id="3", name="example_assistant"),
    HumanMessage("real input", id="4", name="bob"),
    AIMessage("real output", id="5", name="alice"),
]

# 过滤人类消息
filtered_human_messages = filter_messages(messages, include_types="human")

# 通过名称排除特定消息
filtered_messages_exclude_names = filter_messages(messages, exclude_names=["example_user", "example_assistant"])

# 包含特定类型并排除特定ID
filtered_messages_include_exclude = filter_messages(messages, include_types=[HumanMessage, AIMessage], exclude_ids=["3"])

2. 链式调用的魔力

除了以命令式的方式使用之外，filter_messages还可以在链式调用中以声明式的方式使用，非常适合与其他组件组合：

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# 创建一个模型链条
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229", temperature=0)

# 创建过滤器
filter_ = filter_messages(exclude_names=["example_user", "example_assistant"])
chain = filter_ | llm

# 调用链条
result = chain.invoke(messages)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何过滤并传递消息列表给AI模型：

from langchain_core.messages import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage,
    filter_messages,
)
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# 消息列表
messages = [
    SystemMessage("you are a good assistant", id="1"),
    HumanMessage("example input", id="2", name="example_user"),
    AIMessage("example output", id="3", name="example_assistant"),
    HumanMessage("real input", id="4", name="bob"),
    AIMessage("real output", id="5", name="alice"),
]

# 设置过滤器
filter_ = filter_messages(exclude_names=["example_user", "example_assistant"])

# 创建链条
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229", temperature=0)
chain = filter_ | llm

# 调用链条并获取结果
result = chain.invoke(messages)
print(result)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

问题一：过滤条件不生效

确保传递给filter_messages的参数是正确的，例如，检查类型的拼写和参数的大小写。

问题二：网络访问问题

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，以提高API访问的稳定性。可以通过在代码中加入代理配置来解决。

总结和进一步学习资源

在复杂的AI应用中，管理和处理消息是提高系统响应和处理效率的关键。filter_messages提供了一种简便高效的方式来管理消息流。在继续深入学习时，您可以参考以下资源：

参考资料

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