2.4.1. LLMChain LLMChain 是一个简单的链,它围绕语言模型添加了一些功能。它在整个 LangChain 中广泛使用,包括在其他链和代理中。它接受一个提示模板,将其与用户输入进行格式化,并返回 LLM 的响应。 from langchain import PromptTemplate, OpenAI, LLMChain prompt_template = "What is a good name for a c...
Memory:就是提供对话的上下文存储,可以使用Langchain的ConversationChain,在LLM交互中记录交互的历史状态,并基于历史状态修正模型预测。 # ConversationChain用法 llm = OpenAI(temperature=0) # 将verbose设置为True,以便我们可以看到提示 conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True) print("input text: conv...
在LLM开始时,我们需要从memory中加载聊天历史记录。 load_history_from_memory = RunnableLambda(memory.load_memory_variables) | itemgetter("history"load_history_from_memory_and_carry_along = RunnablePassthrough.assign(chat_history=load_history_from_memory 然后要求LLM用上下文来丰富我们的提问: rephrase_the_...
总之,Memory 是 LangChain 实现长对话上下文和链间协作的核心组件。它为构建真正智能和上下文感知的链式对话系统提供了基础。 代理Agents 代理(Agents)的核心思想是使用 LLM 作为大脑自动思考,自动决策选择执行不同的动作,最终完成我们的目标任务。 Agents 模块有几个关键组件: 代理Agent 代理(agent)底层的实现方式是通...
ConversationBufferMemory可以存储到目前为止的对话消息,看起来很完美,但是随着对话越来越长,所需的记忆存储量也变得非常大,而向LLM发送大量Token的成本也会增加(现在大模型一般按照Token的数量收费,而且还是双向收费,你懂的)。 解决这个问题,LangChain有三个不同的记忆组件来处理。
ConversationBufferMemory可以存储到目前为止的对话消息,看起来很完美,但是随着对话越来越长,所需的记忆存储量也变得非常大,而向LLM发送大量Token的成本也会增加。 解决这个问题,LangChain有三个不同的记忆组件来处理。 ConversationBufferWindowMemory ConversationBufferWindowMemory 只保留一个窗口的记忆,也...
ConversationChain提供了包含AI角色和人类角色的对话摘要格式,这个对话格式和记忆机制结合得非常紧密。ConversationChain实际上是对Memory和LLMChain进行了封装,简化了初始化Memory的步骤。 # 导入所需的库fromlangchain_openaiimportOpenAIfromlangchain.chains.conversation.baseimportConversationChain# 初始化大语言模型llm=OpenA...
在本文中,我们将探讨在 LangChain 中实现记忆功能的方法,以进一步提升 LLM 应用的性能和效率。我们将通过实例展示如何使用 LangChain 的记忆网络来存储和检索知识,以及如何利用记忆机制提高模型对长序列的处理能力。
3. LangChain 让 LLM 记住上下文 LangChain 提供了灵活的内存组件工具来帮助开发者为 LLM 添加记忆能力。 3.1. 单独用 ConversationBufferMemory 做短期记忆 Langchain 提供了ConversationBufferMemory类,可以用来存储和管理对话。 ConversationBufferMemory包含input变量和output变量,input代表人类输入,output代表 AI 输出。
LangChian 可以将 LLM 模型、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 2. LangChain 组件 如上图,LangChain 包含六部分组成,分别为:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。 2.1.Models(模型)