拆解 LangChain 的大模型记忆方案

人工智能
本文主要聊了安装记忆的基本原理、快速给LLM安装记忆、ConversationBufferMemory、MessagesPlaceholder的使用、对话链ConversationChain的使用和原理。

之前我们聊过如何使用LangChain给LLM(大模型)装上记忆,里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder,可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。

1. 安装记忆的原理

(1) 核心步骤

给LLM安装记忆的核心步骤就3个:

  • 在对话之前调取之前的历史消息。
  • 将历史消息填充到Prompt里。
  • 对话结束后,继续将历史消息保存到到memory记忆中。

(2) 常规使用方法的弊端

了解这3个核心步骤后,在开发过程中,就需要手动写代码实现这3步,这也比较麻烦,不仅代码冗余,而且容易遗漏这些模板代码。

为了让开发者聚焦于业务实现,LangChain贴心地封装了这一整套实现。使用方式如下。

2. 记忆的种类

记忆分为 短时记忆 和 长时记忆。

在LangChain中使用ConversationBufferMemory作为短时记忆的组件,实际上就是以键值对的方式将消息存在内存中。

如果碰到较长的对话,一般使用ConversationSummaryMemory对上下文进行总结,再交给大模型。或者使用ConversationTokenBufferMemory基于固定的token数量进行内存刷新。

如果想对记忆进行长时间的存储,则可以使用向量数据库进行存储(比如FAISS、Chroma等),或者存储到Redis、Elasticsearch中。

下面以ConversationBufferMemory为例,对如何快速安装记忆做个实践。

3. 给LLM安装记忆 — 非MessagesPlaceholder

(1)ConversationBufferMemory使用示例

使用ConversationBufferMemory进行记住上下文:

memory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context(
    {"input": "你好,我的名字是半支烟,我是一个程序员"}, {"output": "你好,半支烟"}
)
memory.load_memory_variables({})

(2)LLMChain+ConversationBufferMemory使用示例

# prompt模板
template = """
你是一个对话机器人,以下<history>标签中是AI与人类的历史对话记录,请你参考历史上下文,回答用户输入的问题。

历史对话:
<history>
{customize_chat_history}
</history>

人类:{human_input}
机器人:

"""

prompt = PromptTemplate(
    template=template,
    input_variables=["customize_chat_history", "human_input"],
)
memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="customize_chat_history",
)
model = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo",
)

chain = LLMChain(
    llm=model,
    memory=memory,
    prompt=prompt,
    verbose=True,
)

chain.predict(human_input="你知道我的名字吗?")

# chain.predict(human_input="我叫半支烟,我是一名程序员")

# chain.predict(human_input="你知道我的名字吗?")

此时,已经给LLM安装上记忆了,免去了我们写那3步核心的模板代码。

对于PromptTemplate使用以上方式,但ChatPromptTemplate因为有多角色,所以需要使用MessagesPlaceholder。具体使用方式如下。

4. 给LLM安装记忆 — MessagesPlaceholder

MessagesPlaceholder主要就是用于ChatPromptTemplate场景。ChatPromptTemplate模式下,需要有固定的格式。

(1) PromptTemplate和ChatPromptTemplate区别

ChatPromptTemplate主要用于聊天场景。ChatPromptTemplate有多角色,第一个是System角色,后续的是Human与AI角色。因为需要有记忆,所以之前的历史消息要放在最新问题的上方。

(2) 使用MessagesPlaceholder安装

最终的ChatPromptTemplate + MessagesPlaceholder代码如下:

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "你是一个乐于助人的助手。"),
        MessagesPlaceholder(variable_name="customize_chat_history"),
        ("human", "{human_input}"),
    ]
)

memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="customize_chat_history",
    return_messages=True,
)
model = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo",
)

chain = LLMChain(
    llm=model,
    memory=memory,
    prompt=chat_prompt,
    verbose=True,
)

chain.predict(human_input="你好,我叫半支烟,我是一名程序员。")

至此,我们使用了ChatPromptTemplate简化了构建prompt的过程。

5.使用对话链ConversationChain

如果连ChatPromptTemplate都懒得写了,那直接使用对话链ConversationChain,让一切变得更简单。实践代码如下:

memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="history",  # 此处的占位符必须是history
    return_messages=True,
)
model = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo",
)

chain = ConversationChain(
    llm=model,
    memory=memory,
    verbose=True,
)

chain.predict(input="你好,我叫半支烟,我是一名程序员。")  # 此处的变量必须是input

ConversationChain提供了包含AI角色和人类角色的对话摘要格式。ConversationChain实际上是对Memory和LLMChain和ChatPrompt进行了封装,简化了初始化Memory和构建ChatPromptTemplate的步骤。

6. ConversationBufferMemory

(1) memory_key

ConversationBufferMemory有一个入参是memory_key,表示内存中存储的本轮对话的键,后续可以根据键找到对应的值。

(2) 使用"chat_history"还是"history"

ConversationBufferMemory的memory_key,有些资料里是设置是memory_key="history",有些资料里是"chat_history"。

这里有2个规则,如下:

  • 在使用MessagesPlaceholder和ConversationBufferMemory时,MessagesPlaceholder的variable_name和ConversationBufferMemory的memory_key可以自定义,只要相同就可以。比如这样:
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "你是一个乐于助人的助手。"),
        MessagesPlaceholder(variable_name="customize_chat_history"),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="customize_chat_history",  # 此处的占位符可以是自定义
    return_messages=True,
)
model = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo",
)

chain = ConversationChain(
    llm=model,
    memory=memory,
    prompt=chat_prompt,
    verbose=True,
)

chain.predict(input="你好,我叫半支烟,我是一名程序员。")  # 此处的变量必须是input
  • 如果只是使用ConversationChain,又没有使用MessagesPlaceholder的场景下,ConversationBufferMemory的memory_key,必须用history。

7. MessagesPlaceholder的使用场景

MessagesPlaceholder其实就是在与AI对话过程中的Prompt的一部分,它代表Prompt中的历史消息这部分。它提供了一种结构化和可配置的方式来处理这些消息列表,使得在构建复杂Prompt时更加灵活和高效。

说白了它就是个占位符,相当于把从memory读取的历史消息插入到这个占位符里了。

比如这样,就可以表示之前的历史对话消息:

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "你是一个乐于助人的助手。"),
        MessagesPlaceholder(variable_name="customize_chat_history"),
        ("human", "{human_input}"),
    ]
)

是否需要使用MessagesPlaceholder,记住2个原则:

  • PromptTemplate类型的模板,无需使用MessagesPlaceholder
  • ChatPromptTemplate 类型的聊天模板,需要使用MessagesPlaceholder。但是在使用ConversationChain时,可以省去创建ChatPromptTemplate的过程(也可以不省去)。省去和不省去在输出过程中有些区别,如下:

总结

本文主要聊了安装记忆的基本原理、快速给LLM安装记忆、ConversationBufferMemory、MessagesPlaceholder的使用、对话链ConversationChain的使用和原理。希望对你有帮助!

责任编辑:赵宁宁 来源: 程序员半支烟
相关推荐

2024-07-12 14:07:04

2023-09-20 08:00:00

大语言模型代码库

2024-07-15 08:31:19

2024-06-12 08:30:34

2023-05-19 15:58:52

2023-12-01 14:34:42

AnthropicAILLM

2024-07-12 11:35:20

2023-06-20 13:44:49

清华推理

2023-07-13 11:03:12

2024-10-24 10:15:00

AI模型

2024-10-28 14:05:00

2023-09-28 08:41:11

OpenAILLMLangChain

2023-06-02 07:37:12

LLM​大语言模型

2024-01-08 15:35:34

2023-11-03 07:47:12

机器资源大模型:

2021-11-16 11:49:07

数据分析应用

2023-06-07 08:22:59

LLM微调技术

2024-04-17 12:55:05

谷歌模型注意力

2023-09-11 13:44:00

AI数据
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号