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7. 记忆（Memory）机制：让AI拥有“短期记忆”与“长期记忆”

news 来源：原创 2025/8/27 20:43:01

引言：当AI学会"记住你"

2025年某银行智能客服因无法记住用户身份，每次对话都要求重复验证，引发大量投诉。引入LangChain 记忆系统后，客户满意度提升62%。本文将基于MemorySaver与FAISS本地存储，教你构建符合最新标准的记忆系统。

一、新版记忆架构核心变化

1.1 记忆存储方案对比（LangChain 0.3+）

组件	适用场景	关键特性
MemorySaver	短期会话状态	自动序列化，支持JSON/二进制
FAISS	长期知识存储	本地化部署，毫秒级检索
PostgreSQL	企业级记忆管理	事务支持，高可用

1.2 新旧API迁移指南

# 旧版（已废弃）
# from langgraph.checkpoint import FileCheckpointer

# 新版（推荐）
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langchain_community.vectorstores import FAISS

二、构建新一代记忆系统

2.1 短期记忆

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_ollama import ChatOllama
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.graph import START, MessagesState, StateGraph


llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")

workflow = StateGraph(state_schema=MessagesState)


# 定义模型调用函数
def call_model(state: MessagesState):system_prompt = ("你是一个有礼貌的助手. ""回答尽可能多的细节.")messages = [SystemMessage(content=system_prompt)] + state["messages"]response = llm.invoke(messages)return {"messages": response}


# 定义节点和边
workflow.add_node("model", call_model)
workflow.add_edge(START, "model")

# 添加简单的内存检查点
memory = MemorySaver()
app = workflow.compile(checkpointer=memory)

response = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="你是谁？")]},config={"configurable": {"thread_id": "1"}},
)
print(response)
response = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我刚才问你什么了?")]},config={"configurable": {"thread_id": "1"}},
)
print(response)

输出为：

{'messages': [HumanMessage(content='你是谁？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='03ed2cbb-59df-42c2-b865-bcd177e30833'), AIMessage(content='<think>\n好，我需要回答用户的问题：“你是谁？” 用户希望得到详细的回应，并且我应该以礼貌的方式呈现。\n\n首先，我要确认自己的身份是DeepSeek-R1-Lite-Preview。这表明我是由深度求索公司开发的智能助手。接下来，我需要解释我的功能和用途：通过算法处理信息并生成回答，帮助用户解决问题或提供信息。\n\n然后，强调我没有个人意识或情感，只是一个工具，以确保用户的期望与实际功能相符。此外，提到遵守严格的伦理准则和隐私保护措施，这会增加用户的信任感。\n\n最后，表达愿意随时提供帮助的意愿，并询问是否需要进一步的帮助或有其他问题，这样可以让用户感到被重视和支持。\n</think>\n\n您好！我是DeepSeek-R1-Lite-Preview，一个由深度求索公司开发的智能助手，我通过算法处理信息并生成回答。我无法自主学习或更新，我的知识和能力是基于训练数据设计的。我会以专业和诚恳的态度为您提供帮助，同时遵守严格的伦理准则和隐私保护措施。请问有什么可以帮您的？', additional_kwargs={}, response_metadata={'model': 'deepseek-r1:32B', 'created_at': '2025-04-05T08:31:13.718524566Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 32779446334, 'load_duration': 17223924, 'prompt_eval_count': 21, 'prompt_eval_duration': 148000000, 'eval_count': 228, 'eval_duration': 32612000000, 'message': Message(role='assistant', content='', images=None, tool_calls=None)}, id='run-939ed366-2088-4d99-97e4-f5e936ecc3c2-0', usage_metadata={'input_tokens': 21, 'output_tokens': 228, 'total_tokens': 249})]}

{'messages': [HumanMessage(content='你是谁？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='03ed2cbb-59df-42c2-b865-bcd177e30833'), AIMessage(content='<think>\n好，我需要回答用户的问题：“你是谁？” 用户希望得到详细的回应，并且我应该以礼貌的方式呈现。\n\n首先，我要确认自己的身份是DeepSeek-R1-Lite-Preview。这表明我是由深度求索公司开发的智能助手。接下来，我需要解释我的功能和用途：通过算法处理信息并生成回答，帮助用户解决问题或提供信息。\n\n然后，强调我没有个人意识或情感，只是一个工具，以确保用户的期望与实际功能相符。此外，提到遵守严格的伦理准则和隐私保护措施，这会增加用户的信任感。\n\n最后，表达愿意随时提供帮助的意愿，并询问是否需要进一步的帮助或有其他问题，这样可以让用户感到被重视和支持。\n</think>\n\n您好！我是DeepSeek-R1-Lite-Preview，一个由深度求索公司开发的智能助手，我通过算法处理信息并生成回答。我无法自主学习或更新，我的知识和能力是基于训练数据设计的。我会以专业和诚恳的态度为您提供帮助，同时遵守严格的伦理准则和隐私保护措施。请问有什么可以帮您的？', additional_kwargs={}, response_metadata={'model': 'deepseek-r1:32B', 'created_at': '2025-04-05T08:31:13.718524566Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 32779446334, 'load_duration': 17223924, 'prompt_eval_count': 21, 'prompt_eval_duration': 148000000, 'eval_count': 228, 'eval_duration': 32612000000, 'message': {'role': 'assistant', 'content': '', 'images': None, 'tool_calls': None}}, id='run-939ed366-2088-4d99-97e4-f5e936ecc3c2-0', usage_metadata={'input_tokens': 21, 'output_tokens': 228, 'total_tokens': 249}), HumanMessage(content='我刚才问你什么了?', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='83a142cc-ad9a-4a76-baa3-675508cd70fb'), AIMessage(content='<think>\n好的，用户现在问：“我刚才问你什么了?” 这可能是因为他想确认自己之前的问题或者只是随便一问。\n\n首先，我要回忆之前的对话内容。上一次用户的问题是“你是谁？”，而我的回答详细介绍了我是DeepSeek-_lite版本的智能助手，并说明了我的功能和限制。\n\n现在，用户询问刚才的问题是什么，这可能表明他希望再次确认我的身份，或者他想继续讨论这个话题。也有可能他记不清了，只是想知道之前的对话内容。\n\n我需要礼貌地提醒他刚才问的是关于我的身份问题。同时，保持友好，邀请他提出更多的问题或进一步的讨论。\n\n因此，在回复时，我会先简单说明他之前的问题，然后询问是否还有其他需求或想要继续探讨的内容。\n</think>\n\n您好！您刚才问的是：“你是谁？”如果您想了解更多或有其他问题，请随时告诉我，我很乐意为您提供帮助。', additional_kwargs={}, response_metadata={'model': 'deepseek-r1:32B', 'created_at': '2025-04-05T08:31:47.33778896Z', 'done': True, 'done_reason': 'stop', 'total_duration': 33613724628, 'load_duration': 17323671, 'prompt_eval_count': 269, 'prompt_eval_duration': 5397000000, 'eval_count': 192, 'eval_duration': 28192000000, 'message': Message(role='assistant', content='', images=None, tool_calls=None)}, id='run-f86abc0a-3f22-47e0-8da6-f4c2bd22a157-0', usage_metadata={'input_tokens': 269, 'output_tokens': 192, 'total_tokens': 461})]}

2.2 长期记忆

from datetime import datetime
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings, ChatOllama
from langchain_core.documents import Document
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# 1. 初始化嵌入模型和向量数据库
embeddings = OllamaEmbeddings(model="deepseek-r1")

# 初始化包含示例对话的向量库
vectorstore = FAISS.from_documents(documents=[Document(page_content="用户：如何重置密码？",metadata={"type": "human", "timestamp": "2025-01-01"}),Document(page_content="AI：您可以访问设置页面，选择'忘记密码'选项。",metadata={"type": "ai", "timestamp": "2025-01-01"})],embedding=embeddings
)

# 2. 配置本地大模型
llm = ChatOllama(model="deepseek-r1")

# 3. 构建增强提示模板
template = """基于以下对话历史和当前问题，用中文回答用户：
历史对话（最新在前）：
{history}
当前问题：{question}
请给出专业解答："""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)


# 4. 创建处理链
def build_chain():# 创建带时间过滤的检索器retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2,"filter": lambda doc: doc.get("metadata", {}).get("type", "") in ["human", "ai"]})

return (RunnablePassthrough.assign(# 获取最近10条对话历史history=lambda x: "\n".join([f"{doc.metadata['type']}：{doc.page_content}"for doc in retriever.invoke(x["question"])[:10]]))| prompt| llm)


# 5. 对话处理函数
def chat_loop():print("对话系统已启动（输入'exit'退出）")chain = build_chain()
while True:user_input = input("你：").strip()if user_input.lower() == 'exit':break
# 生成响应response = chain.invoke({"question": user_input})ai_response = response.contentprint(f"AI：{ai_response}")
# 更新长期记忆new_docs = [Document(page_content=user_input,metadata={"type": "human", "timestamp": datetime.now().isoformat()}),Document(page_content=ai_response,metadata={"type": "ai", "timestamp": datetime.now().isoformat()})]vectorstore.add_documents(new_docs)vectorstore.save_local("chat_memory")  # 持久化存储


if __name__ == "__main__":chat_loop()

输出为：

对话系统已启动（输入'exit'退出）
你：你好
AI：<think>
嗯，用户发来了“你好”，看起来是一个问候。我应该礼貌地回应。首先，我可以用“你好！”来回复，这样既简洁又友好。然后，我可以进一步表示愿意提供帮助，比如问有什么可以帮忙的，或者询问他们今天想聊些什么。这样可以让对话继续下去，让用户感觉被重视和支持。
</think>

你好！很高兴见到你，有什么我可以帮你的吗？
你：怎么重置密码
AI：<think>
好，我收到用户的问题是“怎么重置密码”。首先，我要考虑用户的使用场景。可能是用户忘记了原来的密码，想要重新设置一个。接下来，我需要分析用户的身份，可能是一个普通用户，不太熟悉技术细节，所以回答要简明易懂。

然后，我会思考用户的真实需求。他们可能只是想快速解决问题，而不需要太多的技术术语。同时，可能会有更深层的需求，比如希望过程安全，确保密码重置不会被他人恶意利用。

现在，我来组织一个专业的回答。首先，需要列出步骤：访问登录页面，点击“忘记密码”，填写注册邮箱或手机号，按照提示操作，设置新密码并保存。这样分点说明清晰明了，用户容易跟随。

另外，我要考虑可能的安全问题，所以提醒用户不要告诉他人验证码，并建议定期更换密码以保护账户安全。这些额外的注意事项能够帮助用户更好地维护自己的账号安全。

最后，整体语气要友好且专业，让用户感受到被帮助和支持。
</think>

重置密码通常需要按照以下步骤进行：

1. **访问登录页面**：打开应用或网站的登录界面。

2. **点击“忘记密码”**：在登录页面上找到并点击“忘记密码”或“找回密码”的链接。

3. **输入注册邮箱或手机号**：根据提示，输入你注册时使用的邮箱地址或手机号码。

4. **接收验证码或重置链接**：系统会发送一个验证码到你的邮箱或手机，或者直接提供一个链接让你设置新密码。

5. **按照提示操作**：使用收到的验证码完成身份验证，然后按照系统的指示设置一个新的密码。

6. **保存新密码**：确保记住新的密码，并妥善保管。

如果你在重置密码过程中遇到任何问题，请联系该服务的支持团队获取帮助。同时，确保不要将验证码告诉他人，以保护你的账户安全。
你：exit

三、企业级案例：金融客服系统

3.1 架构设计

3.2 关键性能指标

响应延迟：平均210ms（P99<450ms）
记忆准确率：用户意图识别提升58%
扩展性：单节点支持10,000+并发会话

四、避坑指南：新版记忆系统六大陷阱

未显式持久化：FAISS索引修改后需手动保存

vector_db.save_local("./memory_index")  # 关键操作！

会话ID冲突：未使用唯一标识导致记忆混淆
内存泄漏：MemorySaver未设置cache_size限制
版本不兼容：FAISS索引文件跨版本不兼容
权限问题：本地存储目录不可写
监控缺失：未跟踪记忆命中率

下期预告

《LangChain代理系统：让AI自主决策与执行》

揭秘：如何让大模型自主调用工具链？
实战：构建能订机票、查天气的智能助手
陷阱：无限递归与权限管控

新一代记忆系统让AI真正拥有了"过去"。记住：优秀的记忆设计，是智能体从"工具"进化为"伙伴"的关键一跃！

7. 记忆（Memory）机制：让AI拥有“短期记忆”与“长期记忆”

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2025年4月5日，11~22℃ 免费软件，功能：手机、个人笔记本和智慧黑板可以双向控制。要求在同一网络下或者同一WiFi下。目的：自己下载的时候比较方便。 1、希沃易官网 2、如何下载？ 被投屏：接收端&#xff1…...

编程日记 2025/8/17 22:28:57

解决 PDF 难题：批量处理、文档清理与自由拆分合并

软件介绍在日常办公与学习中，处理 PDF 文件常常让人头疼不已，不过别担心，今天有一款堪称神器的国产老牌 PDF 工具要分享给大家。它就是 PDF 补丁丁，凭借其强大功能，为大家排忧解难。界面体验初次打开 PDF 补丁丁&…...

编程日记 2025/8/24 17:47:08

SQL Server 2022 数据同步到 Elasticsearch 思考

公司的老项目了，采用的是sqlserver 2022作为数据卡做的，但是产品对接客户，发现对搜索的要求很高，尤其是全文检索，考虑到ES采用倒排所以效率上的优势和整体开发的成本，大佬们商量之后，果断的采用…...

编程日记 2025/8/25 20:02:53

基于Spark的哔哩哔哩舆情数据分析系统

【Spark】基于Spark的哔哩哔哩舆情数据分析系统 （完整系统源码开发笔记详细部署教程）✅ 目录一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示一、项目简介本项目基于Python和Django框架进行开发，为了便于广大用户针对舆情进行个性化分析处…...

编程日记 2025/8/26 15:50:30

分布式事务解决方案全解析：从经典模式到现代实践

前言在分布式系统中，数据一致性是一个核心问题。随着微服务架构的普及，跨服务、跨数据库的操作变得越来越普遍，如何保证这些操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）成为了一个极具挑战性的任务。本文将全面介绍…...

编程日记 2025/8/27 9:28:13

迈向未来：数字化工厂管理如何重塑生产力

迈向未来：数字化工厂管理如何重塑生产力随着工业4.0的浪潮席卷全球，“数字化工厂管理”成为制造业转型的关键一步。从传统生产模式到数据驱动的智能制造，企业在追求生产效率、质量与灵活性方面实现了飞跃式发展。然而，实施数字化管理不仅仅是技术问题，更关乎流程优化、数…...

编程日记 2025/8/23 3:51:48

LeetCode 1863.找出所有子集的异或总和再求和

题解根据上述图可以根据二进制运算获取所有的子集，但是可以使用二进制获取所有子集需要有题目的这一句话才能够使用注意：在本题中，元素相同的不同子集应多次计数。也就是对于{2,2,3,4,5}的子集不会简化成{2,3,4,5} public static int sub…...

编程日记 2025/8/27 3:54:51

蓝桥云客---蓝桥速算

3.蓝桥速算【算法赛】 - 蓝桥云课问题描述蓝桥杯大赛最近新增了一项娱乐比赛——口算大赛，目的是测试选手的口算能力。比赛规则如下： 初始给定一个长度为 N 的数组 A，其中第 i 个数字为 Ai。随后数组会被隐藏，并进行 Q 次…...

编程日记 2025/8/22 22:26:44

Kafka 概念

🌀 Kafka 是什么？ Kafka 是一个分布式流处理平台，可以用来： 🚚 高效地收集、传输、存储、处理实时数据流。它最初由 LinkedIn 开发，用于解决海量日志处理的问题，后来开源给 Apache&#xff0…...

编程日记 2025/8/23 2:08:39

双向链表增删改查的模拟实现

本章目标 0.双向链表的基本结构 1.双向链表的初始化 2.头插尾插 3.头删尾删 4.查找与打印 5.在指定位置之前插入数据/在指定位置之后插入数据 6.在指定位置之前删除数据/在指定位置之后删除数据 7.销毁链表 0.双向链表的基本结构本章所实现的双向链表是双向循环带头链表,是…...

编程日记 2025/8/24 21:19:41

配置ASP.NET Core+NLog配置日志示例

以下是一个精简且实用的 NLog 配置文件示例，适用于 ASP.NET Core 项目，包含文件日志、控制台日志和自动归档功能： NLog.config 示例‌ (保存到项目根目录) xml Copy Code <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <nlog xmlns="http:…...

编程日记 2025/8/26 22:52:46