加入記憶功能物件 - Memory

訊息記憶物件-ChatMessageHistory

from langchain.memory import ChatMessageHistory

memory = ChatMessageHistory()
memory.add_user_message("妳好")
memory.add_ai_message("妳好, 有什麼需要幫忙的嗎？")
print(memory.messages)

[HumanMessage(content='妳好'), AIMessage(content='妳好, 有什麼需要幫忙的嗎？')]

from langchain_core.messages import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)
from rich import print as pprint

def print_messages(history):
    for message in history.messages:
        pprint(message)

memory.add_messages([
    AIMessage('沒關係, 你可以隨時找我'),
    HumanMessage('好的')
])
print_messages(memory)

HumanMessage(content='妳好')
AIMessage(content='妳好, 有什麼需要幫忙的嗎？')
AIMessage(content='沒關係, 你可以隨時找我')
HumanMessage(content='好的')

memory.clear()
print_messages(memory)

將記錄的訊息加入到流程鏈中

from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder # 是一個佔位符，用於在模板中插入動態內容，例如對話歷史

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( # 創建一個聊天提示模板
    [
        ("system", "你是個聊天助理, 請根據問題作回應"),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"), # 在模板中插入了一個名為 history 的佔位符。這個佔位符將在對話歷史中插入之前的訊息
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = prompt | chat_model  # 將聊天提示模板 prompt 與聊天模型 chat_model 結合

from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory # 用於將 Runnable 物件與訊息記憶功能結合，從而能夠處理包含對話歷史的對話流程

memories = {'0': memory, '1': ChatMessageHistory()} # 定義了一個字典 memories，其中包含了不同會話的記憶體。每個記憶體對應一個 session_id，例如 '0' 和 '1'
# '0': memory 表示一個預先定義的 memory 物件、'1': ChatMessageHistory() 表示一個新的對話歷史記錄物件，專門用於存儲會話歷史
# 所以要記錄同一個訊息歷史就用0，想要用新的對話紀錄就用1

chat_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,  # 前面定義的聊天處理鏈（包含提示模板和聊天模型）
    lambda session_id: memories[session_id], # 根據會話 ID (session_id) 從 memories 字典中提取相應的記憶體物件。這確保了不同的會話可以使用不同的歷史記錄。
    input_messages_key="input",
    history_messages_key="history",
)

chat_history.invoke(
    {"input": "Stephen Curry今日帶領美國男籃贏得2024奧運籃球冠軍"},
    config={"configurable": {"session_id": "0"}} # 指定會話 ID (session_id) 為 '0'，所以這次對話會使用 memories 中 '0' 對應的記憶體物件來存儲和檢索對話歷史
).content # 取這個結果中的文本內容

'這真是個令人興奮的消息！Stephen Curry一直以來都是一位出色的球員，能夠帶領美國男籃贏得2024奧運籃球冠軍無疑是他職業生涯中的一大亮點。不知道你是否有看比賽，覺得他的表現如何呢？'

chat_history.invoke(
    {"input": "我剛剛說2024奧運籃球冠軍是誰?誰是主要角色?"},
    config={"configurable": {"session_id": "0"}} # 再次指定會話 ID 為 '0'，因此系統會從 memories['0'] 中檢索對話歷史
).content

'你剛剛說Stephen Curry帶領美國男籃贏得了2024奧運籃球冠軍。Stephen Curry顯然是這次勝利中的主要角色之一，他的出色投籃技術和領導能力無疑對球隊的成功起到了關鍵作用。如果你有更多關於比賽的細節，歡迎分享！'

• 我這邊故意"session_id": "1"，他就會開新對話紀錄，無法得到先前的訊息

chat_history.invoke(
    {"input": "我剛剛說2024奧運籃球冠軍是誰?誰是主要角色?"},
    config={"configurable": {"session_id": "1"}} # 再次指定會話 ID 為 '0'，因此系統會從 memories['0'] 中檢索對話歷史
).content

'截至目前為止，我還無法提供2024年奧運籃球冠軍的資訊，因為2024年的奧運會尚未舉行。奧運籃球比賽通常在夏季奧運會期間進行，屆時才會知道哪個國家贏得冠軍以及誰是主要的明星球員。\n\n如果你有其他問題或是想聊其他話題，我很樂意幫助你！'

恭喜! 我們成功讓LLM記得先前的對話啦!!
那我們有沒有辦法讓每次對答紀錄也能儲存在DB中呢?
當然有，下一章我們將來探討!