ChatGpt＆LangChainとのチャットボット開発：コンテキスト認識アプローチ

このチュートリアルでは、大規模な言語モデル（LLM）を使用してPythonでチャットボットを構築する方法、特にChatGPTを使用して、Langchainフレームワークで最適化する方法を示しています。 ChatGPTへの基本的なAPI呼び出しの作成、コンテキストの認識を実装し、Langchainのメモリ機能を効率的に会話する履歴管理を活用することをカバーしています。

チュートリアルは、

ライブラリを使用してCHATGPTに簡単なAPI呼び出しを行う方法を示すことから始まります。 強調された重要なポイントは、各初期API呼び出しがスタンドアロンの相互作用であることです。このモデルには、以前の会話の記憶が欠けています。

この制限に対処するために、このチュートリアルではコンテキストの認識を紹介します。 OpenAI APIに渡されたopenaiリスト内のシステム、アシスタント、およびユーザーメッセージの役割を使用して会話履歴を構築する方法を説明します。 これにより、チャットボットが以前の相互作用を覚えておくことができます。 チュートリアルでは、会話の履歴を維持するためにこの

リストを自動的に更新する方法を示します。

チュートリアルは、メモリ管理を改善するためにLangchainフレームワークを使用することに移行します。 Langchainは、特に長い会話に対処する場合、会話の履歴を処理するためのより効率的なアプローチを提供します。 各インタラクションを保存するためのmessagesを紹介し、messagesをラッパーとしてLLMとメモリを管理するために紹介します。

ラングチェーンの重要な利点は、

を使用して紹介されます。このメモリタイプは、以前の相互作用を要約して、各応答のChatGPTによって処理されるトークンの数を減らし、コスト削減とパフォーマンスの向上をもたらします。 チュートリアルでは、この高度なメモリタイプを使用して、過度の履歴でモデルを圧倒することなくコンテキストを維持する方法を示しています。 ConversationBufferMemoryこのチュートリアルは、コンテキスト対応のチャットボットの重要性を強調することで終了し、読者が提供されたビルディングブロックをカスタマイズして独自のチャットボットを作成することを奨励しています。 また、LLMS、Langchain、および自然言語処理についてさらに学習するための追加のリソースを指摘しています。 ConversationChain

ConversationSummaryBufferMemory

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