LangChain之多轮对话

为了让大模型能够记忆历史消息，让其在回答每一个问题时不至于都开启一次新的会话，langchain中内置了会话记忆的功能，接下来，我将举例介绍：

当我们有多个用户在对话时，为了方便对会话内容进行标记，我们为他们的对话进行一个标记，这里我们命名为：

session_id,并用store={}进行统一管理。

获取对应会话历史消息内容：

store={} # 获取会话历史 def get_session_history(session_id:str)->BaseChatMessageHistory: if session_id not in store: store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory() return store[session_id]

其中:

InMemoryChatMessageHistory()

就是一个内存中的聊天历史容器，我们将聊天历史存入其对应的store[session_id]中进行保存。

创建一个可运行的模型，带会话历史：

# 创建一个可运行的模型，带会话历史 with_history_message_model = RunnableWithMessageHistory(model,get_session_history) config={"configurable":{"session_id":"1"}}

RunnableWithMessageHistory(model,get_session_history)

= 给一个普通 Runnable 加上“自动管理聊天历史”的能力，把 model 包装起来，让它能够根据 session_id 自动读取和保存历史消息。