demo_ephemeral_chat_history.add_ai_message("Hello!") demo_ephemeral_chat_history.add_user_message("How are you today?") demo_ephemeral_chat_history.add_ai_message("Fine thanks!") demo_ephemeral_chat_history.messages [HumanMessage(content="Hey there! I'm Nemo."), AIMessage(content='Hello!
最常见的一种对话内容中的 Memory 类，这就好比是在你的乐高角色之间建立了一个记忆网络，使它们能够...
目前记忆组件只需要考虑ChatMessageHistory,我们看个例子: from langchain.memory import ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() history.add_user_message("在吗?") history.add_ai_message("有什么事?") print(history.messages) # [HumanMessage(content='在吗?', additional_kwargs={}), AIMessag...
SAVE_CHAT_HISTORY = False # 通常情况下不需要更改以下内容 51 changes: 27 additions & 24 deletions 51 init_database.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -24,10 +24,15 @@ ''' ) ) parser.add_argument( "--create-tables", action="store_true", help=("create...
MessagesPlaceholder是一个消息模版对象,此例中MessagesPlaceholder 被用来指定一个变量名为 "chat_history",这个变量名将在后续的对话中用来存储历史聊天消息。 而ConversationBufferMemory 是另一个对象,它用于创建一个内存缓冲区,以便在对话中存储和检索消息历史记录。
Chat Message History(聊天消息历史) 最常见的一种对话内容中的Memory类,这就好比是在你的乐高角色之间建立了一个记忆网络,使它们能够记住过去的对话,这样每次交流都能在之前的基础上继续,使得智能积木人能够在每次对话中保持连贯性。 Chains(链) Chain、LLM Chain、Index-related Chains CHAIN模块整合了大型语言模型、...
这是通过调用add_message_to_db函数实现的,该函数接收如chat_type、query、conversation_id等参数,这表明每个用户发送的消息(或查询)都会与相关的元数据一起存储在数据库中,如聊天类型和会话 ID。此外,ConversationBufferDBMemory的存在表明系统可以根据会话 ID 和指定的消息数量(history_len)从数据库中检索和使用历史...
Chat Message History 目前与语言模型的主要界面是通过聊天界面。ChatMessageHistory 类负责记住所有以前的聊天交互。然后可以将这些直接传递回模型,以某种方式或某种组合进行总结。 ChatMessageHistory 公开了两种方法和一个属性。它公开的两个方法是add_user_message和add_ai_message,用于存储来自用户的消息和来自 AI 的...
基于ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 1.介绍 一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
如今各类AI模型层出不穷,百花齐放,大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力,不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。