利用SQLAlchemy和LangChain构建灵活的聊天记录存储

tangtang123
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# 利用SQLAlchemy和LangChain构建灵活的聊天记录存储

## 引言

在现代应用中，管理和存储聊天记录对于提供个性化用户体验至关重要。SQLAlchemy作为Python的一个强大SQL工具和对象关系映射（ORM）库，使得这种存储变得更加灵活和高效。在这篇文章中，我们将探讨如何使用SQLAlchemy结合LangChain实现聊天记录的存储和管理。

## 主要内容

### 1. SQLAlchemy简介

SQLAlchemy是一个用于Python的SQL工具包和ORM库，它允许开发者以面向对象的方式和底层数据库进行交互。通过SQLAlchemy，我们可以轻松地将Python对象映射到数据库中的表，从而简化数据库操作。

### 2. LangChain: SQLChatMessageHistory类

LangChain提供了一个`SQLChatMessageHistory`类，允许我们将聊天记录存储在SQL支持的数据库中。要使用非SQLite数据库，您需要安装相应的数据库驱动。

### 3. 安装必要的软件包

在开始之前，确保您已安装以下软件包：

```bash
pip install -U langchain-community SQLAlchemy langchain-openai

4. 配置和使用SQLChatMessageHistory

要使用SQLChatMessageHistory存储聊天记录，仅需两个参数：

  • Session Id：用于标识会话的唯一标识符。
  • Connection String：用于指定数据库连接的字符串。

以下代码示例展示了如何设置和使用SQLChatMessageHistory：

from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory

# 创建聊天记录对象
chat_message_history = SQLChatMessageHistory(
    session_id="test_session", 
    connection_string="sqlite:///sqlite.db"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

# 添加用户和AI的消息
chat_message_history.add_user_message("Hello")
chat_message_history.add_ai_message("Hi")

5. 整合更多功能：与OpenAI结合

我们可以将SQLChatMessageHistory与LangChain的其他功能结合使用，比如与OpenAI进行对话：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

chain = prompt | ChatOpenAI()

chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: SQLChatMessageHistory(
        session_id=session_id, connection_string="sqlite:///sqlite.db"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

config = {"configurable": {"session_id": "<SESSION_ID>"}}

# 执行对话
response = chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)
print(response)

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：在某些地区，可能需要使用API代理服务来确保稳定的API访问，此时可以考虑使用云服务提供商的API代理。

  • 数据库驱动问题：使用非SQLite数据库时，请确保安装了正确的数据库驱动程序。

总结和进一步学习资源

通过SQLAlchemy和LangChain，我们可以轻松构建灵活的聊天记录存储系统。结合OpenAI的功能，您可以创建更加智能的对话应用。为了深入学习SQLAlchemy，可以参考其官方文档。有关LangChain的更多信息，请访问LangChain GitHub。

参考资料

  1. SQLAlchemy Documentation
  2. LangChain GitHub
  3. OpenAI API Guide

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