fromlangchain_core.chat_historyimport(BaseChatMessageHistory,# 导入 BaseChatMessageHistory 类,这是一个消息历史的基础类InMemoryChatMessageHistory,# 导入 InMemoryChatMessageHistory,内存中的消息历史实现)# 导入 RunnableWithMessageHistory 类,用于将消息历史功能与可运行对象结合。fromlangchain_core.runnables.his...
#Message格式 from langchain.memory import ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() history.add_user_message("electronic是做什么的?") history.add_ai_message("Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS构建桌面应用程序的框架") print(history) messages=[HumanMessage(content='electronic是做什么的?'...
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...
fromlangchain_core.runnables.historyimportRunnableWithMessageHistoryfromlangchain.memoryimportChatMessageHistory demo_ephemeral_chat_history_for_chain = ChatMessageHistory() chain_with_message_history = RunnableWithMessageHistory( chain,lambdasession_id: demo_ephemeral_chat_history_for_chain, input_messages_...
一、Memory 类 BaseMemory - 所有内存类的基类:定义了内存类应实现的基本接口 BaseChatMemory - 聊天相关内存的基类:扩展了 BaseMemory,专门用于处理聊天对话 ChatMessageHistory - 存储聊天消息历史:用于保存对话中的消息序列 from langchain.memory import ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() history.ad...
) history.add_ai_message("whats up?") MongoDBChatMessageHistory 基于MongoDB的记忆组件 from langchain.memory import MongoDBChatMessageHistory # 设置mongodb数据库连接 connection_string = "mongodb://mongo_user:password123@mongo:27017" message_history = MongoDBChatMessageHistory( connection_string=...
修改后默认使用用户传入的history,只有同时传入conversation_id和history_len时才从数据库读取历史消息使用memory还有一个问题,对话角色是固定的,不能适配不同的模型。 其它:注释一些无用的 printmaster (chatchat-space/Langchain-Chatchat#2247) liunux4odoo committed Dec 1, 2023 Verified 1 parent 0cc1be2 commit...
memory=memory#记忆组件) 这里的关键改变是: agent_kwargs: 通过这个参数,我们可以自定义Agent的行为 extra_prompt_messages:我们添加了两个MessagesPlaceholder: chat_history: 用于插入对话历史。 agent_scratchpad: 用于Agent的中间思考过程。 这样配置确保了Agent在每次决策时都能考虑到之前的对话内容。
LangChain在早期曾推迟过Memory模块,但Memory模块目前被官方标记为beta版本,说是并为这边好投入生产,而且也不支持最新的LCEL语法,但是ChatMessageHistory这个功能是个例外,它已经支持LCEL并且基本可以用在生产上了,所以我们今天说下如何使用ChatMessageHistory让我们的agent记录下对话历史,实现多轮对话。
{input} :新输入的地方,可以把它看成是和ChatGPT对话时,文本框中的输入。 有了history参数以及Human和AI这两个角色,就可以将历史对话信息存储在提示模板中,并在新一轮对话中以新的提示内容的形式传递给模型。这就是记忆机制的原理。 缓冲记忆:ConversationBufferMemory ...