多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇 PDF 下载

失效链接处理

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转载自：http://www.python222.com/article/1176

相关截图：

主要内容：

一、前言

在基于大模型的 Agent 中，长期记忆的状态维护至关重要，在 OpenAI AI 应用研究主管 Lilian Weng 的

博客《基于大模型的 Agent 构成》[1]中，将记忆视为关键的组件之一，下面我将结合 LangChain 中的代

码，8 种不同的记忆维护方式在不同场景中的应用。

二、Agent 如何获取上下文对话信息？

2.1 获取全量历史对话

以一般客服场景为例

在电信公司的客服聊天机器人场景中，如果用户在对话中先是询问了账单问题，接着又谈到了网络连接问

题，ConversationBufferMemory 可以用来记住整个与用户的对话历史，可以帮助 AI 在回答网络问题时还

记得账单问题的相关细节，从而提供更连贯的服务。

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
 memory = ConversationBufferMemory()
 memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "怎么了"})
 variables = memory.load_memory_variables({})

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