探索SQLite及其在对话系统中的应用

ghsrk
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引言

SQLite是一种用C编程语言编写的数据库引擎。作为最广泛部署的嵌入式数据库引擎之一，SQLite被众多顶级网页浏览器、操作系统和移动设备使用。在这篇文章中，我们将探讨如何利用SQLite和Langchain库创建一个简单的对话链，并使用SQLChatMessageHistory记录会话内容。

主要内容

SQLite的基本概念

SQLite是一种轻量级的数据库，适用于嵌入式环境。它不需要单独的数据库服务器，而是作为一个库嵌入在应用程序中。开发者可以通过简单的API调用来管理数据库。

使用SQLChatMessageHistory记录对话

在我们的示例中，我们将使用Langchain库中的SQLChatMessageHistory类来记录用户和AI之间的对话。我们需要两个主要的元素来使用这个存储机制：一个唯一的会话ID和一个数据库连接字符串。对于SQLite，连接字符串的格式是sqlite:///，后面跟着数据库文件的名称。如果该文件不存在，SQLite会自动创建它。

from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat_message_history = SQLChatMessageHistory(
    session_id="test_session_id", connection_string="sqlite:///sqlite.db"
)

chat_message_history.add_user_message("Hello")
chat_message_history.add_ai_message("Hi")

# 查看对话历史
print(chat_message_history.messages)

使用对话链和OpenAI

为了扩展对话功能，我们可以将消息历史与Langchain的LCEL Runnables结合使用。首先，我们需要安装langchain-openai包，并配置OpenAI的API密钥。

pip install -U langchain-openai

export OPENAI_API_KEY='sk-xxxxxxx'

接着，我们定义一个对话链，并结合OpenAI的接口进行AI响应。

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"
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

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

response = chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm Bob"}, config=config)
print(response)

常见问题和解决方案

问题：数据库文件无法访问

如果SQLite数据库文件无法访问，确保应用程序对该目录具有读取和写入权限。

问题：API访问不稳定

由于某些地区的网络限制，使用API代理服务可以提高API访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解到如何使用SQLite和Langchain库记录和管理对话信息。使用SQLite轻量级的特性，我们可以方便地嵌入到应用程序中，并结合OpenAI的强大能力进行自然语言处理。进一步学习资源可以帮助读者深入理解和扩展这些功能：

参考资料

  1. SQLite Documentation
  2. Langchain GitHub Repository
  3. OpenAI API Documentation

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