Membuka Kekuatan Memori Perbualan dalam Generasi Retrieval-Augmented (RAG)
Bayangkan pembantu maya yang mengingati bukan hanya soalan terakhir anda, tetapi keseluruhan perbualan-butiran peribadi anda, keutamaan, dan juga soalan susulan. Memori lanjutan ini mengubah chatbots dari alat soal jawab yang mudah ke dalam rakan-rakan perbualan yang canggih yang mampu mengendalikan perbincangan yang kompleks, berbilang turn. Artikel ini meneroka dunia memori perbualan yang menarik dalam sistem generasi pengambilan semula (RAG), mengkaji teknik-teknik yang membolehkan chatbots untuk mengurus konteks dengan lancar, memperibadikan respons, dan dengan mudah mengendalikan pertanyaan pelbagai langkah. Kami akan menyelidiki pelbagai strategi memori, menimbang kekuatan dan kelemahan mereka, dan memberikan contoh tangan menggunakan Python dan Langchain untuk menunjukkan konsep-konsep ini dalam tindakan.
Objektif Pembelajaran:
Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.
Jadual Kandungan:
Kepentingan memori perbualan di chatbots
Memori perbualan adalah penting untuk chatbots dan ejen perbualan. Ia membolehkan sistem mengekalkan konteks sepanjang interaksi yang dilanjutkan, menghasilkan tindak balas yang lebih relevan dan diperibadikan. Dalam aplikasi chatbot, terutama yang melibatkan topik kompleks atau pelbagai pertanyaan, memori menawarkan beberapa manfaat utama:
Memori perbualan menggunakan langchain
Langchain menawarkan beberapa kaedah untuk menggabungkan memori perbualan ke dalam generasi pengambilan semula. Semua teknik ini boleh diakses melalui ConversationChain
.
Melaksanakan memori perbualan dengan Python dan Langchain
Mari kita meneroka pelaksanaan memori perbualan menggunakan Python dan Langchain. Kami akan menyediakan komponen yang diperlukan untuk membolehkan chatbots untuk menarik balik dan menggunakan pertukaran sebelumnya. Ini termasuk mewujudkan pelbagai jenis memori dan meningkatkan kaitan tindak balas, yang membolehkan anda membina chatbots yang menguruskan perbualan yang kaya dengan konteks yang lancar.
Pertama, pasang dan import perpustakaan yang diperlukan:
! Pip -q Pasang Terbuka Langchain Huggingface_Hub Transformers ! Pip memasang langchain_community ! Pip memasang langchain_openai dari langchain_openai import chatopenai dari Langchain.Chains Import ConversationChain dari Langchain.Memory Import ConversationBufferMemory Import OS os.environ ['openai_api_key'] = ''
(Bahagian berikutnya yang memperincikan pelaksanaan memori tertentu dan contoh kod mereka akan diikuti di sini, mencerminkan struktur dan kandungan input asal, tetapi dengan penyesuaian ungkapan kecil untuk aliran dan kebolehbacaan yang lebih baik.
Kesimpulan
Memori perbualan adalah penting untuk sistem RAG yang berkesan. Ia meningkatkan kesedaran konteks, kaitan, dan pemperibadian. Teknik memori yang berbeza menawarkan pelbagai perdagangan antara pengekalan konteks dan kecekapan pengiraan. Memilih teknik yang betul bergantung kepada keperluan aplikasi tertentu dan keseimbangan yang dikehendaki antara faktor -faktor ini.
Soalan yang sering ditanya
(Seksyen Soalan Lazim juga akan dimasukkan di sini, diubahsuai untuk aliran yang lebih baik dan kesimpulan.)
(Nota: Imej akan dimasukkan ke dalam lokasi yang sama seperti dalam input asal.)
Atas ialah kandungan terperinci Meningkatkan perbualan AI dengan memori langchain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!