LangChain 历史对话轮数 越大是不是消耗的自愿越多

<think>我们正在讨论LangChain中的多轮历史对话功能。根据引用内容，LangChain通过ChatMemory组件来存储和管理对话历史，从而实现多轮对话。具体实现中，可以使用ChatMessageHistory来记录消息，并通过RunnableWithMessageHistory等工具将历史对话信息注入到模型的上下文中。关键点：1.使用ChatMessageHistory存储对话历史（消息列表）。2.在构建对话链时，使用MessagesPlaceholder来预留历史消息的位置。3.使用RunnableWithMessageHistory来管理不同会话的历史记录。下面我们逐步说明如何实现：步骤1：导入必要的模块步骤2：创建聊天模型（如使用DeepSeek-R1）步骤3：定义提示模板，其中包含一个用于历史消息的占位符步骤4：创建对话链（将模型和提示模板组合）步骤5：使用RunnableWithMessageHistory来包装对话链，并指定一个存储历史记录的对象（如ChatMessageHistory）注意：为了管理不同会话的历史记录，我们需要一个会话ID（session_id）来区分不同会话。示例代码（基于引用[3]并调整）：```pythonimportosfrom langchain_community.chat_message_histories importChatMessageHistoryfrom langchain_core.messages importHumanMessage, AIMessagefrom langchain_core.promptsimport ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderfromlangchain_core.runnables importRunnableWithMessageHistoryfromlangchain_openaiimport ChatOpenAI#设置环境变量（以DeepSeek为例，实际使用中替换为你的API密钥）os.environ["OPENAI_API_KEY"] ="sk-xxx"#替换为你的实际API密钥#创建聊天模型，这里使用DeepSeek-R1model =ChatOpenAI(model='deepseek-reasoner',base_url="https://api.deepseek.com") #定义提示模板，包含一个名为"history"的占位符用于历史消息prompt= ChatPromptTemplate.from_messages([("system","你是一个乐于助人的助手。"),MessagesPlaceholder(variable_name="history"),#历史消息将注入到这里("human","{input}"),]) #创建基础对话链chain =prompt |model#创建一个存储会话历史的字典，以session_id为键session_histories= {}#定义一个函数，根据session_id获取对应的ChatMessageHistorydefget_session_history(session_id: str) ->ChatMessageHistory:ifsession_idnot insession_histories:session_histories[session_id]= ChatMessageHistory()return session_histories[session_id] #使用RunnableWithMessageHistory包装对话链conversation=RunnableWithMessageHistory(chain,get_session_history,#传入获取历史记录的函数input_messages_key="input",#输入消息的键history_messages_key="history",#历史消息的键（与提示模板中的占位符名称一致）) #使用示例#第一次对话，session_id可以是任意字符串标识一个会话response1 =conversation.invoke({"input":"你好，我叫小明"},config={"configurable":{"session_id":"abc123"}} )#此时，response1是AIMessage对象，我们可以从中获取内容print(response1.content)#第二次对话，使用相同的session_id，这样历史记录会被带入response2 =conversation.invoke({"input":"你还记得我叫什么名字吗？"},config={"configurable": {"session_id": "abc123"}}) print(response2.content)#应该会回答出“小明”```说明：-每次调用`conversation.invoke`时，通过`config`参数指定`session_id`，这样就能获取到该会话的历史记录。 -历史记录会被自动添加到提示中，因此模型能够根据之前的对话内容进行回复。注意：在实际应用中，可能需要将历史记录持久化存储（如数据库、Redis等），而不仅仅是放在内存字典中。LangChain提供了多种持久化的ChatMessageHistory实现，例如`RedisChatMessageHistory`（引用[2]提到）。例如，使用Redis存储历史记录： ```pythonfrom langchain_community.chat_message_histories importRedisChatMessageHistory#定义使用Redis的get_session_history函数defget_session_history(session_id: str) ->RedisChatMessageHistory:return RedisChatMessageHistory(session_id=session_id,url="redis://localhost:6379/0",#Redis连接URL)```这样，历史记录将保存在Redis中，即使重启应用也不会丢失。总结：实现多轮对话的关键是使用`RunnableWithMessageHistory`和`ChatMessageHistory`（或其持久化实现）来管理对话历史。§§相关问题§§1.如何在LangChain中持久化存储对话历史？ 2.除了Redis，LangChain还支持哪些存储后端用于对话历史？3.如何清理或限制对话历史的长度以避免过长的上下文？ 4.在多用户系统中，如何管理不同用户的会话历史？</think>### 在 LangChain 中实现多轮历史对话 在 LangChain 中实现多轮对话的核心是使用 **ChatMemory 组件**，它负责存储和管理对话历史。以下是详细实现步骤： --- #### 1. **核心组件：ChatMessageHistory** ```python from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory # 创建对话历史存储对象 chat_history = ChatMessageHistory() ``` #### 2. **构建提示模板** 使用 `MessagesPlaceholder` 预留历史消息位置： ```python from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一个助手"), MessagesPlaceholder(variable_name="history"), # 历史对话占位符 ("human", "{input}") # 当前用户输入 ]) ``` #### 3. **集成对话模型** 以 DeepSeek-R1 为例： ```python from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model='deepseek-reasoner', base_url="https://api.deepseek.com", api_key="sk-xxx" # 替换为真实 API Key ) ``` #### 4. **创建对话链** ```python from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory chain = prompt | model # 组合提示模板和模型 # 包装对话链，添加历史管理 conversation = RunnableWithMessageHistory( chain, lambda session_id: chat_history, # 返回历史存储对象 input_messages_key="input", # 用户输入键名 history_messages_key="history" # 历史消息键名 ) ``` #### 5. **执行多轮对话** ```python # 第一轮对话 response = conversation.invoke( {"input": "你好，我叫小明"}, config={"configurable": {"session_id": "abc123"}} # 会话 ID ) chat_history.add_user_message("你好，我叫小明") # 存储用户消息 chat_history.add_ai_message(response.content) # 存储 AI 回复 # 第二轮对话（自动携带历史） response = conversation.invoke( {"input": "你还记得我叫什么吗？"}, config={"configurable": {"session_id": "abc123"}} ) print(response.content) # 输出："当然记得，你叫小明" ``` --- #### **关键机制说明** 1. **会话标识** `session_id` 区分不同对话线程，确保历史隔离[^1]。 2. **历史注入** `MessagesPlaceholder` 自动将历史消息注入模型上下文[^3]。 3. **持久化存储** 使用 `RedisChatMessageHistory` 等实现持久化： ```python from langchain_community.chat_message_histories import RedisChatMessageHistory chat_history = RedisChatMessageHistory( session_id="abc123", url="redis://localhost:6379" ) ``` --- #### **完整工作流程** ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{会话ID} B -->|匹配| C[对应历史记录] C --> D[提示模板+历史] D --> E[模型生成回复] E --> F[存储新消息] F --> C[更新历史] ```

### 如何在 LangChain 中实现多轮对话 LangChain 是一种用于构建语言模型应用程序的强大框架，支持多种类型的内存管理方式来处理上下文信息。为了实现在 ZHIPU AI 的 GLM-4 模型中的多轮对话功能，可以利用 LangChain 提供的记忆模块 (Memory Modules)，这些模块能够存储并检索先前的对话历史记录。 以下是基于 LangChain 和 ZHIPU AI API 实现多轮对话的一个具体方法： #### 使用 ConversationBufferMemory 进行多轮对话 `ConversationBufferMemory` 是 LangChain 提供的一种简单有效的记忆机制，它可以保存最近几轮的对话内容以便后续调用。下面是一个简单的 Python 示例代码展示如何配置和使用该组件[^1]。 ```python from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain.llms import ZhipuaiAPI # 假设这是连接到 ZHIPU AI 的接口类 from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate # 初始化 ZHIPU AI 的大语言模型实例 llm = ZhipuaiAPI(model_name="GLM-4", api_key="your_api_key_here") # 创建一个带有缓冲区的记忆对象 memory = ConversationBufferMemory() # 构建提示模板以包含之前的聊天历史 prompt_template = """The following is a friendly conversation between a human and an AI. Chat History: {chat_history} Human: {human_input} AI:""" PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["chat_history", "human_input"], template=prompt_template) # 设置链式结构并将记忆加入其中 conversation_with_memory = LLMChain( llm=llm, prompt=PROMPT, memory=memory, # 将记忆传递给链 ) # 测试多轮对话 response_1 = conversation_with_memory.run(human_input="你好，能帮我写一段关于春天的小故事吗？") print(response_1) response_2 = conversation_with_memory.run(human_input="那再加一句诗吧。") print(response_2) ``` 上述脚本展示了如何初始化 `LLMChain` 并集成 `ConversationBufferMemory` 来跟踪会话的历史记录。每次当用户输入新的问题或者评论时，之前所有的交流都会被自动嵌入到下一次请求里作为背景资料提供给 GLM-4 模型。 #### 配置 Neo4j 向量数据库扩展记忆能力 如果希望进一步提升系统的性能，比如增加长期记忆的功能，则可以通过安装额外插件如 Neo4j 向量数据库来进行更复杂的语义匹配操作。这一步骤可通过命令行完成如下所示[^2]: ```bash langchain app add neo4j-vector-memory ``` 此命令将会把 Neo4j 数据库存储方案引入当前的应用程序环境中，从而允许开发者定义更加精细的数据管理和查询策略。 ---