# 如何为AI对话添加消息历史：LangChain中的实用指南
## 引言
在构建聊天机器人时，保持对话的上下文是至关重要的。本文将探讨如何使用LangChain中的`RunnableWithMessageHistory`类来实现这一功能。通过本文，你将学习如何为对话添加消息历史，并管理多个对话线程。
## 主要内容
### 1. 存储与加载消息
**存储与加载消息**是实现消息历史的关键，当构建`RunnableWithMessageHistory`时，需要传入一个`get_session_history`函数，该函数接受一个`session_id`并返回一个`BaseChatMessageHistory`对象。
```python
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory
def get_session_history(session_id):
return SQLChatMessageHistory(session_id, "sqlite:///memory.db")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
2. 包装的Runnable
RunnableWithMessageHistory可以包装特定类型的Runnables。它可以用于任何输入为BaseMessages序列或包含BaseMessages序列的字典的Runnable。输出则为AIMessage或字典，关键在于关联输入输出。
3. 实现示例
以下是添加消息历史的完整示例：
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
# 创建一个可运行的模型
runnable = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You're a helpful assistant."),
MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
("human", "{input}"),
]
) | model
# 包装消息历史
runnable_with_history = RunnableWithMessageHistory(
runnable,
get_session_history,
input_messages_key="input",
history_messages_key="history"
)
# 进行调用
runnable_with_history.invoke(
{"language": "english", "input": "Hello, I'm Alice."},
config={"configurable": {"session_id": "abc123"}}
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
如何处理网络访问限制？
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务。这可以通过配置环境变量或直接在代码中指定代理来实现。
如何处理多个会话？
通过传递不同的session_id，你可以轻松管理多个会话，并在同一时间处理多线程对话。
总结和进一步学习资源
本文探讨了如何使用LangChain中的RunnableWithMessageHistory来管理对话历史。这为更复杂的对话管理奠定了基础。你可以通过以下资源进行进一步学习：
参考资料
- LangChain 官方文档
- LangChain GitHub 项目
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