Meningkatkan perbualan AI dengan memori langchain

Membuka Kekuatan Memori Perbualan dalam Generasi Retrieval-Augmented (RAG)

Bayangkan pembantu maya yang mengingati bukan hanya soalan terakhir anda, tetapi keseluruhan perbualan-butiran peribadi anda, keutamaan, dan juga soalan susulan. Memori lanjutan ini mengubah chatbots dari alat soal jawab yang mudah ke dalam rakan-rakan perbualan yang canggih yang mampu mengendalikan perbincangan yang kompleks, berbilang turn. Artikel ini meneroka dunia memori perbualan yang menarik dalam sistem generasi pengambilan semula (RAG), mengkaji teknik-teknik yang membolehkan chatbots untuk mengurus konteks dengan lancar, memperibadikan respons, dan dengan mudah mengendalikan pertanyaan pelbagai langkah. Kami akan menyelidiki pelbagai strategi memori, menimbang kekuatan dan kelemahan mereka, dan memberikan contoh tangan menggunakan Python dan Langchain untuk menunjukkan konsep-konsep ini dalam tindakan.

Objektif Pembelajaran:

• Memahami kepentingan memori perbualan dalam sistem RAG.
• Terokai teknik memori perbualan yang pelbagai di Langchain, termasuk memori penampan perbualan, memori ringkasan perbualan, memori tingkap penampan perbualan, memori penampan ringkasan perbualan, memori graf pengetahuan perbualan, dan memori entiti.
• Memahami kelebihan dan kekurangan setiap pendekatan memori.
• Melaksanakan teknik memori ini menggunakan Python dan Langchain.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan:

• Objektif pembelajaran
• Peranan penting memori perbualan di chatbots
• Memori perbualan dengan langchain
• Melaksanakan memori perbualan menggunakan python dan langchain
• Memori Penampan Perbualan: Memelihara Sejarah Interaksi Lengkap
• Ringkasan Perbualan Memori: Menyelaraskan Sejarah Interaksi untuk Kecekapan
• Memory Window Buffer Perbualan: Memfokuskan pada Interaksi Terkini untuk Konteks
• Ringkasan Perbualan Memori Buffer: Menggabungkan Interaksi Terkini dengan Sejarah yang diringkaskan
• Memori Grafik Pengetahuan Perbualan: Menstrukturkan Maklumat Untuk Pemahaman Kontekstual yang Dipertingkatkan
• Memori Entiti: Mengekstrak Butiran Utama untuk Respons Peribadi
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Kepentingan memori perbualan di chatbots

Memori perbualan adalah penting untuk chatbots dan ejen perbualan. Ia membolehkan sistem mengekalkan konteks sepanjang interaksi yang dilanjutkan, menghasilkan tindak balas yang lebih relevan dan diperibadikan. Dalam aplikasi chatbot, terutama yang melibatkan topik kompleks atau pelbagai pertanyaan, memori menawarkan beberapa manfaat utama:

• Pemeliharaan Konteks: Memori membolehkan model untuk mengingati input masa lalu, meminimumkan soal selidik berulang dan memudahkan tindak balas yang lancar, kontekstual yang sedar merentasi pelbagai giliran.
• Relevan yang lebih baik: Dengan mengingati butiran khusus dari interaksi masa lalu (keutamaan, maklumat utama), sistem menghasilkan maklumat yang lebih relevan dan tepat.
• Peribadi yang dipertingkatkan: Mengingati pertukaran sebelumnya membolehkan chatbots untuk menyesuaikan respons kepada keutamaan atau pilihan masa lalu, meningkatkan penglibatan dan kepuasan pengguna.
• Pengendalian pertanyaan pelbagai langkah: Pertanyaan kompleks, pelbagai langkah yang memerlukan maklumat dari pelbagai sumber mendapat manfaat daripada memori, kerana ia membolehkan model secara logik membina tindak balas interim.
• Pengurangan redundansi: Memori mengelakkan pengulangan yang tidak perlu dengan menghalang pengulangan semula atau pemprosesan semula topik yang telah dibincangkan, yang membawa kepada pengalaman pengguna yang lebih lancar.

Memori perbualan menggunakan langchain

Langchain menawarkan beberapa kaedah untuk menggabungkan memori perbualan ke dalam generasi pengambilan semula. Semua teknik ini boleh diakses melalui ConversationChain .

Melaksanakan memori perbualan dengan Python dan Langchain

Mari kita meneroka pelaksanaan memori perbualan menggunakan Python dan Langchain. Kami akan menyediakan komponen yang diperlukan untuk membolehkan chatbots untuk menarik balik dan menggunakan pertukaran sebelumnya. Ini termasuk mewujudkan pelbagai jenis memori dan meningkatkan kaitan tindak balas, yang membolehkan anda membina chatbots yang menguruskan perbualan yang kaya dengan konteks yang lancar.

Memasang dan mengimport perpustakaan yang diperlukan

Pertama, pasang dan import perpustakaan yang diperlukan:

 ! Pip -q Pasang Terbuka Langchain Huggingface_Hub Transformers
! Pip memasang langchain_community
! Pip memasang langchain_openai

dari langchain_openai import chatopenai
dari Langchain.Chains Import ConversationChain
dari Langchain.Memory Import ConversationBufferMemory
Import OS

os.environ ['openai_api_key'] = ''

(Bahagian berikutnya yang memperincikan pelaksanaan memori tertentu dan contoh kod mereka akan diikuti di sini, mencerminkan struktur dan kandungan input asal, tetapi dengan penyesuaian ungkapan kecil untuk aliran dan kebolehbacaan yang lebih baik.

Kesimpulan

Memori perbualan adalah penting untuk sistem RAG yang berkesan. Ia meningkatkan kesedaran konteks, kaitan, dan pemperibadian. Teknik memori yang berbeza menawarkan pelbagai perdagangan antara pengekalan konteks dan kecekapan pengiraan. Memilih teknik yang betul bergantung kepada keperluan aplikasi tertentu dan keseimbangan yang dikehendaki antara faktor -faktor ini.

Soalan yang sering ditanya

(Seksyen Soalan Lazim juga akan dimasukkan di sini, diubahsuai untuk aliran yang lebih baik dan kesimpulan.)

(Nota: Imej akan dimasukkan ke dalam lokasi yang sama seperti dalam input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Meningkatkan perbualan AI dengan memori langchain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!