)print(chain.invoke({"input":"你好,我最近正在学习LangChain。"}))print(chain.invoke({"input":"我最喜欢的编程语言是 Python。"}))print(chain.invoke({"input":"我住在广州"})) res=chain.memory.entity_store.storeprint(res) 记忆组件的持久化与第三方集成 LangChain 的记忆组件本身没有持久化功能,...
我们可以结合原生的OpenAI SDK,使用这个记忆组件在命令行界面实现带有记忆功能的对话。以下是一个具体的实现示例: 1importdotenv2fromlangchain_community.chat_message_historiesimportFileChatMessageHistory3fromlangchain_core.messagesimportHumanMessage, AIMessage4fromopenaiimportOpenAI56dotenv.load_dotenv()78#1.创建客...
ConversationBufferMemory 是 LangChain 提供的记忆组件类, 它如实地在列表中记录对话历史消息。 例如我通过 save_context 函数来保存用户输入和模型输出。并且写入一次对话 from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() memory.save_context({"input": "Hi, LangChain!"},...
其中,InMemoryChatMessageHistory是langchain_core包中内置的对话消息历史类,可以将对话消息存储到临时内存中。其他第三方集成的聊天消息历史组件则通过langchain_community包进行导入。 1.2 实现记忆功能:以FileChatMessageHistory为例 FileChatMessageHistory是一个将对话历史存储到本地文件的组件。我们可以结合原生的OpenAI ...
这就需要我们为大语言模型添加记忆组件,让它能够记住之前的对话,从而实现更加连贯、自然的对话体验。 在LangChain中,Memory组件就是这样一个强大的工具。通过Memory组件,我们可以让大语言模型在对话过程中保存和检索关键信息,从而实现对话的连贯性和记忆功能。 那么,Memory组件是如何工作的呢? 首先,Memory组件需要存储和...
LANGCHAIN实战 大模型应用开发实例/模型输入/输出/检索/链记忆和代理等核心组件LANGCHAIN平台和大模型的核心概念/应用和实战经验 作者:崔皓出版社:人民邮电出版社 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥95.00 定价 ¥106.85 配送至 陕西西安市 至 北京市东城区 服务 由“酷尔集图书专营店”发货,并提供售后服务...
下面是LangChain常用的记忆(memory)组件 提示:下面的记忆组件,定义之后传入chain的memory 参数,就可以使用 ConversationBufferMemory 基于内存的记忆组件,数据存储在内存中 from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() memory.save_context({"input": "hi"}, {"output":...
LangChain 缓冲记忆组件的使用与解析 缓冲记忆组件的类型 LangChain 提供了多种缓冲记忆组件,每种组件都有其特定的用途和优势: ConversationBufferMemory:最简单的缓冲记忆,将所有对话信息全部存储作为记忆。 ConversationBufferWindowMemory:通过设定 k 值,只保留一定数量(2*k)的对话信息作为历史。