与Chatgpt＆Langchain的聊天机器人开发：一种上下文感知的方法

>本教程演示了如何使用大型语言模型（LLMS），专门讨论聊天的聊天机器人构建聊天机器人，并使用Langchain Framework进行优化。 它涵盖了为CHATGPT创建基本的API调用，实现上下文意识以及利用Langchain的内存功能以进行有效的对话历史记录管理。

>教程首先显示了如何使用openai库进行简单的API调用来chatgpt。 突出显示的一个关键点是，每个初始API调用都是独立的交互。该模型缺乏对以前的对话的记忆。

为了解决此限制，教程引入了上下文意识。 它说明了如何使用系统，助手和用户消息角色构建对话历史记录，messages列表传递给了OpenAI API。 这使聊天机器人可以记住以前的交互。 然后，教程演示了如何自动更新此messages列表以维护对话历史记录。 然后，教程将过渡到使用Langchain框架以改进内存管理。 Langchain提供了更有效的处理对话历史记录的方法，尤其是在处理更长的对话时。 它介绍了

用于存储每种交互的

，而ConversationBufferMemory作为包装器来管理LLM和内存。ConversationChain>

通过使用

展示了兰链的一个重要优势。此内存类型总结了以前的交互，减少了每种响应的Chatgpt处理的令牌数量，从而节省了成本和提高的性能。 本教程演示了如何使用此高级内存类型来维护上下文，而不会使模型过多具有过多的历史记录。ConversationSummaryBufferMemory

>教程结束时，通过强调上下文感知聊天机器人的重要性，并鼓励读者自定义提供的构建块以创建自己的聊天机器人。 它还指出了其他资源，以进一步了解LLM，Langchain和自然语言处理。

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