Langchain 메모리로 AI 대화 향상

검색중인 세대에서 대화 메모리의 힘 잠금 해제 (RAG)

마지막 질문뿐만 아니라 전체 대화와 같은 개인 정보, 선호도 및 후속 질문을 기억하는 가상 어시스턴트를 상상해보십시오. 이 고급 메모리는 챗봇을 간단한 질문 및 응답 도구에서 복잡한 다중 회전 토론을 처리 할 수있는 정교한 대화 파트너로 변환합니다. 이 기사는 챗봇이 컨텍스트를 원활하게 관리하고 응답을 개인화하며 다단계 쿼리를 쉽게 처리 할 수있는 기술을 검토하여 검색된 세대 (RAG) 시스템 내에서 매혹적인 대화 메모리의 세계를 탐구합니다. 우리는 다양한 메모리 전략을 탐구하고, 강점과 약점을 평가하며, Python 및 Langchain을 사용하여 이러한 개념을 실제로 보여주는 실습 예제를 제공합니다.

학습 목표 :

• 헝겊 시스템에서 대화 메모리의 중요성을 파악하십시오.
• 대화 버퍼 메모리, 대화 요약 메모리, 대화 버퍼 창 메모리, 대화 요약 버퍼 메모리, 대화 지식 그래프 메모리 및 엔티티 메모리를 포함하여 Langchain에서 다양한 대화 메모리 기술을 탐색하십시오.
• 각 메모리 접근법의 장점과 단점을 이해하십시오.
• Python 및 Langchain을 사용하여 이러한 메모리 기술을 구현하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차 :

• 학습 목표
• 챗봇에서 대화 메모리의 중요한 역할
• Langchain과의 대화 기억
• Python 및 Langchain을 사용하여 대화 메모리 구현
• 대화 버퍼 메모리 : 완전한 상호 작용 기록을 보존합니다
• 대화 요약 기억 : 효율성을위한 상호 작용 이력을 간소화합니다
• 대화 버퍼 윈도우 메모리 : 컨텍스트를위한 최근 상호 작용에 중점을 둡니다.
• 대화 요약 버퍼 메모리 : 요약 된 기록과 최근의 상호 작용을 혼합
• 대화 지식 그래프 메모리 : 강화 된 상황 이해를위한 정보 구조화
• 엔티티 메모리 : 개인화 된 응답에 대한 주요 세부 정보 추출
• 결론
• 자주 묻는 질문

챗봇에서 대화 기억의 중요성

대화 메모리는 챗봇과 대화 에이전트에 필수적입니다. 이를 통해 시스템은 확장 된 상호 작용을 통해 컨텍스트를 유지할 수 있으므로보다 관련성 있고 개인화 된 응답이 발생합니다. 챗봇 응용 프로그램, 특히 복잡한 주제 또는 여러 쿼리가 포함 된 응용 프로그램에서 메모리는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 컨텍스트 보존 : 메모리는 모델이 과거의 입력을 리콜하여 반복적 인 질문을 최소화하고 여러 회전에서 부드럽고 상황에 맞는 응답을 촉진 할 수 있습니다.
• 관련성 향상 : 과거의 상호 작용 (기본 설정, 주요 정보)의 특정 세부 사항을 기억함으로써 시스템은보다 관련성 있고 정확한 정보를 생성합니다.
• 향상된 개인화 : 이전 교환을 기억하면 챗봇이 과거의 선호도 또는 선택에 대한 응답을 조정하여 사용자 참여 및 만족도를 높일 수 있습니다.
• 다단계 쿼리 처리 : 여러 소스의 정보를 요구하는 복잡한 다단계 문의는 모델이 중간 응답을 논리적으로 구축 할 수 있으므로 메모리에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
• 중복 감소 : 메모리는 이미 논의 된 주제의 재발 또는 재 처리를 방지하여 불필요한 반복을 피하여 더 부드러운 사용자 경험을 초래합니다.

Langchain을 사용한 대화 기억

Langchain은 대화 메모리를 검색된 세대에 통합하는 몇 가지 방법을 제공합니다. 이러한 모든 기술은 ConversationChain 통해 액세스 할 수 있습니다.

Python 및 Langchain으로 대화 메모리를 구현합니다

Python과 Langchain을 사용하여 대화 메모리의 구현을 살펴 보겠습니다. 챗봇이 이전 교환을 리콜하고 활용할 수 있도록 필요한 구성 요소를 설정합니다. 여기에는 다양한 메모리 유형을 만들고 응답 관련성 향상이 포함되므로 확장 된 컨텍스트가 풍부한 대화를 원활하게 관리하는 챗봇을 구축 할 수 있습니다.

필요한 라이브러리 설치 및 가져 오기

먼저 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다.

 ! PIP -Q 설치 Openai Langchain Huggingface_hub 변압기
! PIP 설치 langchain_community
! PIP 설치 Langchain_openai

langchain_openai import Chatopenai에서
Langchain에서. 체인을 가져 오기 대화 체인
Langchain에서 Memory 가져 오기 대화 buffermemory
OS 가져 오기

os.environ [ 'Openai_api_key'] = ''

(특정 메모리 구현을 자세히 설명하고 코드 예제를 자세히 설명하고 원래 입력의 구조와 내용을 반영하지만, 개선 된 흐름과 가독성에 대한 작은 문구 조정을 통해 길이로 인해이 섹션은 간결성에 대해 생략됩니다. 각 메모리 유형의 주요 개념 및 코드 스 니펫 (대화 버퍼 메모리, 대화 요약 등)이 포함됩니다.

결론

대화 메모리는 효과적인 걸레 시스템에 중요합니다. 상황 인식, 관련성 및 개인화를 크게 향상시킵니다. 다양한 메모리 기술은 컨텍스트 유지와 계산 효율 사이에 다양한 트레이드 오프를 제공합니다. 올바른 기술을 선택하는 것은 특정 응용 프로그램 요구 사항과 이러한 요소 간의 원하는 균형에 따라 다릅니다.

자주 묻는 질문

(FAQ 섹션도 여기에 포함되어 있으며 더 나은 흐름과 간결함을 위해 다시 게시됩니다.)

(참고 : 이미지는 원래 입력에서와 같은 위치에 포함됩니다.)

위 내용은 Langchain 메모리로 AI 대화 향상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!