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langchain学习笔记之消息存储在内存中的实现方法

langchain学习笔记之消息存储在内存中的实现方法

  • 引言
  • 背景
  • 消息存储在内存的实现方法
  • 消息完整存储:完整代码

引言

本节将介绍 langchain \text{langchain} langchain将历史消息存储在内存中的实现方法。

背景

在与大模型交互过程中,经常出现消息管理方面的问题。一些大模型的上下文窗口包含的 token \text{token} token数量往往是有限的,如何将有限的大模型 memory \text{memory} memory合理利用是十分关键的问题。

再比如,在与大模型交互时,可能会产生一系列连续的对话,这些对话往往不是独立的,我们更期望大模型能够合理找出这些对话之间的语义联系,并从而给出更符合要求的答案。

消息存储在内存的实现方法

基于上述背景,第一个朴素的想法是:与大模型连续交互的过程中,大模型能够认识到若干个prompt之间的语义联系,从而给出合理的回复。

  • 准备工作:将模型、prompt以及初始chain的部分进行定义,其中使用MessagePlaceholder交互过程中产生的历史信息留下位置:
from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder	def get_model():return Tongyi(model_name="tongyi-7b-chinese",temperature=0.5,max_tokens=100,)def get_runnable_chain():chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","你是一个擅长{field_input}的智能助理,返回结果不超过200字。"),# 历史消息相关的placeholderMessagesPlaceholder(variable_name="history"),("human","{prompt_input}")])llm = get_model()# 创建一个chain式调用,和历史信息相关的可运行chainrunnable = chat_prompt | llmreturn runnable
  • 创建一个store_message字典,在与大模型交互交互过程中,将历史会话记录存储在字典中:
store_message = {}
  • 在用户prompt过程中,设置一个名为session_id的参数,目的是将相同session_idprompt归结为具有语义联系的prompt。定义函数:get_session_history,该函数的目的是:将store_message中当前session_id包含的所有交互信息获取出来。若未获取消息,即session_id第一次出现在store_message,则需要新创建一个ChatMessageHistory的对象,将消息存入其中:
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistorydef get_session_history(session_id: str) -> InMemoryChatMessageHistory:if session_id not in store_message:store_message[session_id] = ChatMessageHistory()return store_message[session_id]
  • 创建一个包含历史会话记录的运行器:通过RunnableWithMessageHistory类,通过history的标识,将get_session_history中获取的历史会话记录,结合当前交互步骤的prompt_input(该部分中包含session_id),映射在MessagePlaceHolder中,并最终生成包含交互历史记录的runnable_chain:
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistorymessage_history_runnable = RunnableWithMessageHistory(runnable=get_runnable_chain(),get_session_history=get_session_history,input_messages_key="prompt_input",history_messages_key="history")
  • 最终使用该runnable_chain进行交互。示例:
response_1 = message_history_runnable.stream(input={"field_input": "历史科普","prompt_input": "简单介绍一下李白"},config={"configurable": {"session_id": "libai_introduction"}})for chunk in response_1:print(chunk, end="", flush=True)

首先是通过field_input对大模型进行角色定义,并提出prompt以及当前交互步骤的session_id。返回结果如下:

李白(701-762),字太白,号青莲居士,唐代著名诗人。出生于中亚碎叶城,少年时迁居四川。他性格豪放不羁,好饮酒作乐,游历名山大川,留下大量诗篇。其诗歌风格飘逸洒脱、意境开阔,充满浪漫主义色彩,善于运用夸张手法和奇特想象。李白与杜甫并称“李杜”,代表作品有《将进酒》、《静夜思》、《望庐山瀑布》等,对后世影响深远。安史之乱爆发后,因参与永王李璘起兵而获罪流放,晚年生活困顿,在当涂病逝。
  • 继续执行,第二次交互的respense_2表示如下:
response_2 = message_history_runnable.stream(input={"field_input": "历史科普","prompt_input": "他具体受到哪些政治迫害?"},config={"configurable": {"session_id": "libai_introduction"}})

需要注意的是,仅从response_2交互自身,我们无法知晓prompt_input中的描述的具体是谁,但由于与response_1共享同一个session_id,结合历史会话信息,能够得到这个描述的是李白。返回结果如下:

李白在安史之乱期间因卷入永王李璘的起兵事件而遭受政治迫害。756年,永王李璘起兵东下,李白应邀加入其幕府。然而,李璘与唐肃宗争夺帝位失败,李白因此获罪被捕入狱。虽经友人营救得以免死,但仍被流放夜郎(今贵州一带)。后因朝廷大赦,李白途中遇赦返回,但晚年生活穷困潦倒,最终客死当涂。这次政治牵连对李白的晚年生活和创作产生了重大影响。

创建一个反例:基于response_2,若prompt_input不变,但调整session_id

response_3 = message_history_runnable.stream(input={"field_input": "历史科普","prompt_input": "他具体受到哪些政治迫害?"},config={"configurable": {"session_id": "libai_politics"}})

预期结果是:大模型不清楚这个他指代的是谁。返回结果如下:

你提到的政治迫害对象不明确呢。如果你是指历史上某个特定人物遭受的政治迫害,比如屈原,他因谗言被楚怀王疏远,放逐汉北;或岳飞被秦桧以“莫须有”的罪名陷害等,你可以具体说说你关注的人物哦,这样我能更准确作答。

至少和李白没什么关系~

消息完整存储:完整代码

# 引入聊天信息历史记录
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain_community.llms import Tongyi# 用于储存历史会话记录
store_message = {}def get_model():return Tongyi(model_name="tongyi-7b-chinese",temperature=0.5,max_tokens=100,)def get_runnable_chain():chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system","你是一个擅长{field_input}的智能助理,返回结果不超过200字。"),# 历史消息相关的placeholderMessagesPlaceholder(variable_name="history"),("human","{prompt_input}")])llm = get_model()runnable = chat_prompt | llmreturn runnable# 获取历史会话
def get_session_history(session_id: str) -> InMemoryChatMessageHistory:if session_id not in store_message:# 没有查到session_id,使用ChatMessageHistory做一个初始化store_message[session_id] = ChatMessageHistory()return store_message[session_id]message_history_runnable = RunnableWithMessageHistory(runnable=get_runnable_chain(),get_session_history=get_session_history,input_messages_key="prompt_input",history_messages_key="history")if __name__ == '__main__':response_1 = message_history_runnable.stream(input={"field_input": "历史科普","prompt_input": "简单介绍一下李白"},config={"configurable": {"session_id": "libai_introduction"}})for chunk in response_1:print(chunk, end="", flush=True)print("\n")print("-----" * 30)response_2 = message_history_runnable.stream(input={"field_input": "历史科普","prompt_input": "他具体受到哪些政治迫害?"},config={"configurable": {"session_id": "libai_introduction"}})for chunk in response_2:print(chunk, end="", flush=True)print("\n")print("-----" * 30)response_3 = message_history_runnable.stream(input={"field_input": "历史科普","prompt_input": "他具体受到哪些政治迫害?"},config={"configurable": {"session_id": "libai_politics"}})for chunk in response_3:print(chunk, end="", flush=True)

观察一下执行了三次交互后的store_message:

{'libai_introduction': InMemoryChatMessageHistory(messages=[HumanMessage(content='简单介绍一下李白', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='李白(701-762),字太白,号青莲居士,唐代伟大诗人。生于绵州昌隆,祖籍陇西成纪。其诗风豪放飘逸,想象丰富,语言流转自然,音律和谐多变。他喜好饮酒作乐,常与友人畅饮赋诗,留下“斗酒诗百篇”的佳话。代表作有《静夜思》《望庐山瀑布》等。李白一生游历名山大川,交友广泛,曾任翰林供奉,后因卷入永王李璘事件被流放夜郎,途中遇赦返回,晚年生活困顿,病逝于当涂。他与杜甫并称为“李杜”,对后世影响深远。', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='他具体受到哪些政治迫害?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='李白在安史之乱期间,因卷入永王李璘的起兵事件而遭受政治迫害。永王李璘是唐玄宗之子,在安禄山叛乱时,他试图争夺帝位,李白误以为他是中兴之主,便加入其幕府。然而,永王兵败后,李白被指控参与谋反,获罪下狱,后被判流放夜郎(今贵州一带)。幸而在流放途中遇赦免,得以返回。这次政治风波对李白晚年生活影响极大,也使他失去了仕途机会。', additional_kwargs={}, response_metadata={})]), 'libai_politics': InMemoryChatMessageHistory(messages=[HumanMessage(content='他具体受到哪些政治迫害?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='你提到的政治迫害对象不明确呢。如果你是指历史上某个特定人物遭受的政治迫害,比如屈原,他因谗言被楚怀王疏远,放逐汉北;或岳飞被秦桧以“莫须有”的罪名陷害等,你可以具体说说你关注的人物哦,这样我能更准确作答。', additional_kwargs={}, response_metadata={})])
}

很明显,store_message中的两个session_idlibai_introductionlibai_politics相互独立。

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