LangChain 核心模块学习：Memory介绍、代码剖析、使用示例_langchain memory

背景

上下文衔接的能力 需要历史记录能力

• 大多数LLM应用都具有对话界面。对话的一个重要组成部分是能够引用先前在对话中介绍过的信息。
• 至少，一个对话系统应该能够直接访问一些过去消息的窗口。
• 更复杂的系统将需要拥有一个不断更新的世界模型，使其能够保持关于实体及其关系的信息。

LangChain 核心模块学习：Memory

整体架构

什么是Memory

我们将存储过去交互信息的能力称为“记忆（Memory）”。

LangChain提供了许多用于向应用/系统中添加 Memory 的实用工具。这些工具可以单独使用，也可以无缝地集成到链中。

一个记忆系统（Memory System）需要支持两个基本操作：读取（READ）和写入（WRITE） 。

每个链都定义了一些核心执行逻辑，并期望某些输入。其中一些输入直接来自用户，但有些输入可能来自 Memory。

在一个典型 Chain 的单次运行中，将与其 Memory System 进行至少两次交互:

• 在接收到初始用户输入之后，在执行核心逻辑之前，链将从其 Memory 中读取并扩充用户输入。

  • 有点类似读cache

• 在执行核心逻辑之后但在返回答案之前，一个链条将把当前运行的输入和输出写入 Memory ，以便在未来的运行中可以引用它们

  • 有点类似存入cache的套路

具备的几个能力

• 读
• 写
• 复用

具备记忆能力的大模型应用

代码剖析

BaseMemory Class 基类

类继承关系：

bash
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## 适用于简单的语言模型
BaseMemory --> BaseChatMemory --> <name>Memory  # Examples: ZepMemory, MotorheadMemory
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代码实现：github.com/langchain-a…

python
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# 定义一个名为BaseMemory的基础类
class BaseMemory(Serializable, ABC):
    """用于Chains中的内存的抽象基类。
    
    这里的内存指的是Chains中的状态。内存可以用来存储关于Chain的过去执行的信息，
    并将该信息注入到Chain的未来执行的输入中。例如，对于会话型Chains，内存可以用来
    存储会话，并自动将它们添加到未来的模型提示中，以便模型具有必要的上下文来连贯地
    响应最新的输入。"""

    # 定义一个名为Config的子类
    class Config:
        """为此pydantic对象配置。
        Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理，主要基于Python类型提示。
        """
        # 允许在pydantic模型中使用任意类型。这通常用于允许复杂的数据类型。
        arbitrary_types_allowed = True
    
    # 下面是一些必须由子类实现的方法：
    
    # 定义一个属性，它是一个抽象方法。任何从BaseMemory派生的子类都需要实现此方法。
    # 此方法应返回该内存类将添加到链输入的字符串键。
    @property
    @abstractmethod
    def memory_variables(self) -> List[str]:
        """获取此内存类将添加到链输入的字符串键。"""
    
    # 定义一个抽象方法。任何从BaseMemory派生的子类都需要实现此方法。
    # 此方法基于给定的链输入返回键值对。
    @abstractmethod
    def load_memory_variables(self, inputs: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """根据给链的文本输入返回键值对。"""
    
    # 定义一个抽象方法。任何从BaseMemory派生的子类都需要实现此方法。
    # 此方法将此链运行的上下文保存到内存。
    @abstractmethod
    def save_context(self, inputs: Dict[str, Any], outputs: Dict[str, str]) -> None:
        """保存此链运行的上下文到内存。"""
    
    # 定义一个抽象方法。任何从BaseMemory派生的子类都需要实现此方法。
    # 此方法清除内存内容。
    @abstractmethod
    def clear(self) -> None:
        """清除内存内容。"""
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BaseChatMessageHistory Class 基类

类继承关系：

bash
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## 适用于聊天模型

BaseChatMessageHistory --> <name>ChatMessageHistory  # Example: ZepChatMessageHistory
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python
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# 定义一个名为BaseChatMessageHistory的基础类
class BaseChatMessageHistory(ABC):
    """聊天消息历史记录的抽象基类。"""

    # 在内存中存储的消息列表
    messages: List[BaseMessage]

    # 定义一个add_user_message方法，它是一个方便的方法，用于将人类消息字符串添加到存储区。
    def add_user_message(self, message: str) -> None:
        """为存储添加一个人类消息字符串的便捷方法。

        参数:
            message: 人类消息的字符串内容。
        """
        self.add_message(HumanMessage(content=message))

    # 定义一个add_ai_message方法，它是一个方便的方法，用于将AI消息字符串添加到存储区。
    def add_ai_message(self, message: str) -> None:
        """为存储添加一个AI消息字符串的便捷方法。

        参数:
            message: AI消息的字符串内容。
        """
        self.add_message(AIMessage(content=message))

    # 抽象方法，需要由继承此基类的子类来实现。
    @abstractmethod
    def add_message(self, message: BaseMessage) -> None:
        """将Message对象添加到存储区。

        参数:
            message: 要存储的BaseMessage对象。
        """
        raise NotImplementedError()

    # 抽象方法，需要由继承此基类的子类来实现。
    @abstractmethod
    def clear(self) -> None:
        """从存储中删除所有消息"""
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ConversationChain and ConversationBufferMemory

ConversationBufferMemory 可以用来存储消息，并将消息提取到一个变量中。

ini
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from langchain_openai import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

llm = OpenAI(temperature=0)
conversation = ConversationChain(
    llm=llm, 
    verbose=True, 
    memory=ConversationBufferMemory()
)
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输出结果

ConversationBufferWindowMemory

记录时间轴上 最近的几次对话 每次输入 都会将历史的提问就拿过来

ConversationBufferWindowMemory 会在时间轴上保留对话的交互列表。它只使用最后 K 次交互。这对于保持最近交互的滑动窗口非常有用，以避免缓冲区过大。

python
复制代码
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory

conversation_with_summary = ConversationChain(
    llm=OpenAI(temperature=0, max_tokens=1000),
    # We set a low k=2, to only keep the last 2 interactions in memory
    memory=ConversationBufferWindowMemory(k=2),
    verbose=True
)
conversation_with_summary.predict(input="嗨，你最近过得怎么样？")

print(memory.load_memory_variables({})['history'])
# 输出
# System: 
# The human asks how the AI has been doing lately. The AI responds that it has been doing well, thanks for asking. It has been learning new knowledge and trying to improve its performance, including in the areas of natural language processing and machine learning. It has also been trying to communicate more in order to better understand human thinking.
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ConversationSummaryBufferMemory

ConversationSummaryBufferMemory 在内存中保留了最近的交互缓冲区，但不仅仅是完全清除旧的交互，而是将它们编译成摘要并同时使用。与以前的实现不同的是，它使用token长度而不是交互次数来确定何时清除交互

如何系统的去学习大模型LLM ？

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