Développement de chatbot avec Chatgpt & Langchain: une approche contextuelle

Ce didacticiel montre comment créer un chatbot dans Python à l'aide de modèles de grande langue (LLM), spécifiquement du chatppt et de l'optimiser avec le framework Langchain. Il couvre la création d'appels d'API de base pour chatter, implémentant la sensibilisation au contexte et tirant parti des fonctionnalités de mémoire de Langchain pour une gestion efficace de l'historique des conversations.

Le tutoriel commence par montrer comment passer un appel API simple à Chatgpt à l'aide de la bibliothèque openai. Un point clé mis en évidence est que chaque appel API initial est une interaction autonome; Le modèle manque de mémoire des conversations précédentes.

Pour résoudre cette limitation, le tutoriel introduit la conscience du contexte. Il explique comment structurer l'historique de la conversation à l'aide des rôles du système, de l'assistant et des messages utilisateur dans la liste messages transmise à l'API OpenAI. Cela permet au chatbot de se souvenir des interactions précédentes. Le tutoriel montre ensuite comment mettre à jour automatiquement cette liste messages pour maintenir l'historique de la conversation.

Le tutoriel passe ensuite à l'utilisation du framework Langchain pour une meilleure gestion de la mémoire. Langchain offre une approche plus efficace pour gérer l'historique des conversations, en particulier lorsqu'il s'agit de conversations plus longues. Il introduit ConversationBufferMemory pour stocker chaque interaction et ConversationChain comme un wrapper pour gérer le LLM et la mémoire.

Un avantage significatif de Langchain est présenté grâce à l'utilisation de ConversationSummaryBufferMemory. Ce type de mémoire résume les interactions précédentes, réduisant le nombre de jetons traités par Chatgpt pour chaque réponse, entraînant des économies de coûts et des performances améliorées. Le tutoriel montre comment utiliser ce type de mémoire avancé pour maintenir le contexte sans écraser le modèle avec un historique excessif.

Le tutoriel conclut en soulignant l'importance des chatbots contextuels et encourage les lecteurs à personnaliser les éléments de construction fournis pour créer leurs propres chatbots. Il indique également des ressources supplémentaires pour approfondir les LLM, Langchain et le traitement du langage naturel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!