與Chatgpt＆Langchain的聊天機器人開發：一種上下文感知的方法

>本教程演示瞭如何使用大型語言模型（LLMS），專門討論聊天的聊天機器人構建聊天機器人，並使用Langchain Framework進行優化。 它涵蓋了為CHATGPT創建基本的API調用，實現上下文意識以及利用Langchain的內存功能以進行有效的對話歷史記錄管理。

>教程首先顯示瞭如何使用openai庫進行簡單的API調用來chatgpt。 突出顯示的一個關鍵點是，每個初始API調用都是獨立的交互。該模型缺乏對以前的對話的記憶。

為了解決此限制，教程引入了上下文意識。 它說明瞭如何使用系統，助手和用戶消息角色構建對話歷史記錄，messages列表傳遞給了OpenAI API。 這使聊天機器人可以記住以前的交互。 然後，教程演示瞭如何自動更新此messages列表以維護對話歷史記錄。 然後，教程將過渡到使用Langchain框架以改進內存管理。 Langchain提供了更有效的處理對話歷史記錄的方法，尤其是在處理更長的對話時。 它介紹了

用於存儲每種交互的

，而ConversationBufferMemory作為包裝器來管理LLM和內存。 ConversationChain>

通過使用

展示了蘭鏈的一個重要優勢。此內存類型總結了以前的交互，減少了每種響應的Chatgpt處理的令牌數量，從而節省了成本和提高的性能。 本教程演示瞭如何使用此高級內存類型來維護上下文，而不會使模型過多具有過多的歷史記錄。 ConversationSummaryBufferMemory

>教程結束時，通過強調上下文感知聊天機器人的重要性，並鼓勵讀者自定義提供的構建塊以創建自己的聊天機器人。 它還指出了其他資源，以進一步了解LLM，Langchain和自然語言處理。

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