LangChain 记忆：增强人工智能对话能力

聊天机器人自20世纪60年代以来就已经存在，但大多依赖于基础的自然语言处理（NLP）。早期的聊天机器人依赖固定的输入语句和响应，并使用概率和模糊匹配来连接输入和响应。

最近大型语言模型（LLM）的出现改变了聊天机器人行业。现代机器人可以生成实时的、类似人类的响应。它们还提供了高级功能，如遵循指令和记忆缓冲区以记住对话历史。

人工智能记忆是聊天机器人开发中的一个主要概念。它允许模型记住过去的对话，保持上下文，并相应地提供当前响应。保持对话记忆的能力是使现代聊天机器人更自然、更像人类的原因。

LangChain是一个用于开发基于LLM的聊天机器人的框架，它引领了现代LLM革命。它提供了与最先进的LLM集成、提示模板和记忆缓冲区等功能，并在开发现代LLM应用中发挥了关键作用。

本文将探讨现代LLM的记忆能力，使用LangChain模块建立记忆缓冲区并构建对话式AI应用。

理解LangChain

LangChain提供了一套工具，用于在实际应用中开发LLM聊天机器人。它允许与预训练模型如ChatGPT、外部数据存储集成、提示模板以提高响应相关性，以及用于开发对话式AI的记忆缓冲区。LangChain将每个功能视为一个单独的模块，允许用户将这些模块链接起来构建一个强大的端到端聊天机器人。

其中最突出的功能是记忆模块。与传统的聊天机器人不同，LangChain允许LLM保持长上下文窗口并访问AI聊天历史。简单来说，上下文窗口决定了模型可以保留多少对话信息。这有助于机器人回答有关之前讨论的事情的问题。记忆还允许它推断出查询中没有直接指定的细节。

可以使用三个主要模块设置LangChain对话机器人。让我们详细讨论这些。

ConversationChain

ConversationChain模块围绕对话式聊天机器人构建前提。它接受关键参数，如预训练的LLM、提示模板和记忆缓冲区配置，并根据这些参数设置聊天机器人。

python from langchain.chains import ConversationChain ConversationChain的基本初始化 conversation = ConversationChain( llm=llm, verbose=True ) conversation.predict(input="Hi there!") ConversationBufferMemory

最基本的记忆配置类型是LangChain。它作为参数传递给ConversationChain，并强制机器人存储整个对话历史以供上下文使用。当记忆缓冲区初始化时，框架会将整个对话历史连同当前提示一起发送过去进行处理。这允许LLM记住之前讨论的内容以及这对当前响应的影响。

python from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory 使用记忆缓冲区初始化ConversationChain conversation = ConversationChain( llm=llm, verbose=True, memory=ConversationBufferMemory() ) conversation.predict(input="Hi there!")

记忆缓冲区逐渐增加了处理的令牌数量。随着对话的进行，这会导致处理速度变慢和成本增加。缓冲区还受到LLM可以处理的最大令牌数量的限制（GPT 3.5-turbo为4096）。

ConversationalRetrievalChain

ConversationalRetrievalChain（CRC）是LangChain聊天机器人更高级类型的记忆配置。它分析用户查询、对话历史和外部文档以生成响应。CRC使用对话历史来重新表述用户查询，使其更具体地满足需求。然后，它使用重新表述的问题从外部来源（通常是像Milvus或Zilliz Cloud这样的向量存储）检索相关信息文档。最后，它使用检索到的信息生成并发送回响应。

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Langchain在聊天机器人中的集成

LangChain提供了所有必要的工具，将聊天机器人体验提升到一个新的水平。它包含了对各种流行模型的支持，如OpenAI的GPT和Davinci、Meta的Llama以及Anthropic的Claude。包含的模型既有开源的也有闭源的，提供了多样性和功能。

该框架允许用户使用提示模板调整聊天机器人，以减少幻觉并提高相关性。提示驱动LLM生成更适合用户需求的响应。

此外，LangChain提供记忆缓冲区以提高AI对话的深度。记忆缓冲区允许模型在回答查询时处理聊天历史。通过这种方式，模型可以在聊天中找到相关信息，以制定对当前问题的回答。

记忆使聊天机器人能够自然地对话，而不是用户每次都必须提供详细的上下文。它还允许用户集成RAG（检索增强生成），以从外部文档中捕获信息。

现实世界的应用

LLM的多功能性和LangChain的广泛功能将聊天机器人引入了现实世界的应用。现代聊天机器人拥有多样化的知识，可以像人类一样对话，并且可以即时学习新信息。所有这些因素使它们成为公共交易应用的理想选择，取代人类工作人员，同时保持相同的用户体验。

一些关键行业应用包括：

• 教育导师：聊天机器人可以针对特定主题的信息进行训练。然后，它们可以作为学校和大学生的老师或导师。教育聊天机器人可以教授新主题，回答技术查询，并验证和纠正学生的答案。
• 医疗助理：尽管许多人仍然质疑AI作为医疗专业人员的可信度，但LLM聊天机器人可以提供第二意见。它们可以将患者的医疗历史存储在记忆中，并回答当前与健康相关的查询。现代多模态聊天机器人可以处理医疗成像，如X射线和MRI扫描，并提供诊断。
• 客户服务：LLM可以负责电子商务商店的客户支持。它们可以与包含产品相关信息的向量存储链接，以获得特定知识。客户服务聊天机器人可以指导用户了解各种产品，提供建议，并集成到网站中执行如处理退款等操作。

未来方向

LLM革命无法停止。每天都有新的LLM发布，每个都在前一个的基础上改进，专注于更好的文本处理和更大的记忆深度。最近发布的Claude-3拥有100万个令牌的上下文窗口。

随着我们朝着人工通用智能（AGI）迈进，这些数字只会变得更好。现代聊天机器人将与数字系统进行端到端集成，提供超出对话的能力。它们将能够直接与系统交互，更改设置，激活工作流程，甚至自动修复代码相关的错误。

然而，像LangChain这样的框架将进一步促进这些技术的发展。LangChain的API将得到增强，以提供更用户友好的、低代码的界面。它还将提供与Android或Windows等操作系统的集成，以开发多功能性。

最后的想法

LangChain在开发基于LLM的聊天机器人方面发挥了关键作用。它提供了多功能性，包括与预训练模型的集成、提示模板和利用记忆缓冲区。

LLM的AI记忆能力使开发人员能够构建对话式聊天机器人。LLM可以处理整个聊天历史以获得上下文并制定相关响应。它使对话感觉更流畅、更像人类，并改善了用户体验。尽管目前LLM在单个查询中可以处理的令牌数量有限，但随着每次更新，能力都在提高。

本文涵盖的细节只是冰山一角。LangChain是一个不断发展的框架，为更深入的开发提供了更多功能。建议读者浏览官方文档，以了解其全部功能并开发现实世界的聊天机器人应用。