LangChain的记忆组件

第一部分：什么是记忆组件？

记忆组件是对话系统中的一项关键技术，它允许系统存储和引用对话历史中的信息。在 LangChain 中，记忆组件可以作为独立工具使用，也可以整合进链式处理中。记忆组件需要支持两个基本操作：读取和写入。

第二部分：他们是如何工作的？

在 LangChain 与 LLM 的每次交互中，链将执行两次记忆操作：

1. 读取：在执行核心逻辑之前，链会从记忆系统中读取信息，以此来增强用户输入。
2. 写入：在核心逻辑执行后、返回答案前，链会将当前的输入和输出写入记忆中，为将来的运行提供参考。

记忆组件的设计需考虑两个核心问题：如何存储历史信息，以及如何查询这些信息。

第三部分：三种基础记忆组件详解

LangChain 提供了三种基本记忆组件类型：

1. ConversationBufferMemory：直接记录对话历史消息的列表。
2. ConversationBufferWindowMemory：记录对话历史，但仅保留最近的 K 个交互。
3. ConversationSummaryMemory：随时间总结对话内容，并存储当前摘要。

以下是它们的具体用法示例：

3.1 ConversationBufferMemory

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context({"input": "Hi, LangChain!"}, {"output": "Hey!"})
memory.chat_memory.messages  # 查看消息列表

调用 load_memory_variables 函数可以获取对话历史的文本：

memory.load_memory_variables({})

3.2 ConversationBufferWindowMemory

这个组件使用滑动窗口机制，确保了记忆的容量管理。

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory

memory = ConversationBufferWindowMemory(k=1)
memory.save_context({"input": "Hi, LangChain!"}, {"output": "Hey!"})
memory.save_context({"input": "Where are you?"}, {"output": "By your side"})
memory.load_memory_variables({})
memory.chat_memory.messages

3.3 ConversationSummaryMemory

这种记忆类型利用 LLM 生成对话的摘要，适合长对话。

from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
from langchain.llms import OpenAI

memory = ConversationSummaryMemory(llm=OpenAI(temperature=0, openai_api_key="您的有效 openai api key"))
memory.save_context({"input": "Hi, LangChain!"}, {"output": "Hey!"})
memory.save_context({"input": "How to start with Next.js development?"}, {"output": "You can get started with its official developer guide."})
memory.save_context({"input": "Show me the link of the guide."}, {"output": "I'm looking for you now. Please stand by!"})
memory.load_memory_variables({})

随着交互次数的增加，ConversationSummaryMemory 的 Token 开销相对平稳，这对于有许多交互的对话非常有效。

另外提到的 Summary Buffer Memory 结合了 Summary 和 Buffer 的优点，但本文未详细介绍。

以上内容提供了对 LangChain 记忆组件的概览和具体代码示例，您可以通过访问 官方文档 来学习更多。