多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式（附案例和代码）_ai 长短期记忆

在上篇文章2024 年，基于大模型的 Agent 如何在企业落地？中提到关于在 AI 对话产品构建中的长记忆问题，这篇详细讨论下。在任何对话中，无论是人与人还是人与机器人之间，回忆过去的信息都至关重要，记忆系统不仅包括以前的消息列表，它还应该是理解和维护一个包含各种实体及其关系信息的动态模型，这篇文章分享下在多轮对话中实现长期记忆保持的 8 种方式，欢迎一起探讨。

在基于大模型的 Agent 中，长期记忆的状态维护至关重要，在 OpenAI AI 应用研究主管 Lilian Weng 的博客《基于大模型的 Agent 构成》[1]中，将记忆视为关键的组件之一，下面我将结合 LangChain 中的代码，8 种不同的记忆维护方式在不同场景中的应用。

基于大模型的Agent构成

1. 获取全量历史对话

一般客服场景

在电信公司的客服聊天机器人场景中，如果用户在对话中先是询问了账单问题，接着又谈到了网络连接问题，ConversationBufferMemory 可以用来记住整个与用户的对话历史，可以帮助 AI 在回答网络问题时还记得账单问题的相关细节，从而提供更连贯的服务。

2. 滑动窗口获取最近部分对话内容

商品咨询场景

在一个电商平台上，如果用户询问关于特定产品的问题（如手机的电池续航时间），然后又问到了配送方式，ConversationBufferWindowMemory 可以帮助 AI 只专注于最近的一两个问题（如配送方式），而不是整个对话历史，以提供更快速和专注的答复。

3. 获取历史对话中实体信息

法律咨询场景

在法律咨询的场景中，客户可能会提到特定的案件名称、相关法律条款或个人信息（如“我在去年的交通事故中受了伤，想了解关于赔偿的法律建议”）。ConversationEntityMemory 可以帮助 AI 记住这些关键实体和实体关系细节，从而在整个对话过程中提供更准确、更个性化的法律建议。

4. 利用知识图谱获取历史对话中的实体及其联系

医疗咨询场景

在医疗咨询中，一个病人可能会描述多个症状和过去的医疗历史（如“我有糖尿病史，最近觉得经常口渴和疲劳”）。ConversationKGMemory 可以构建一个包含病人症状、疾病历史和可能的健康关联的知识图谱，从而帮助 AI 提供更全面和深入的医疗建议。

5. 对历史对话进行阶段性总结摘要

教育辅导场景

在一系列的教育辅导对话中，学生可能会提出不同的数学问题或理解难题（如“我不太理解二次方程的求解方法”）。ConversationSummaryMemory 可以帮助 AI 总结之前的辅导内容和学生的疑问点，以便在随后的辅导中提供更针对性的解释和练习

6. 需要获取最新对话，又要兼顾较早历史对话

技术支持场景

在处理一个长期的技术问题时（如软件故障排查），用户可能会在多次对话中提供不同的错误信息和反馈。ConversationSummaryBufferMemory 可以帮助 AI 保留最近几次交互的详细信息，同时提供历史问题处理的摘要，以便于更有效地识别和解决问题。

7. 回溯最近和最关键的对话信息

金融咨询场景

在金融咨询聊天机器人中，客户可能会提出多个问题，涉及投资、市场动态或个人财务规划（如“我想了解股市最近的趋势以及如何分配我的投资组合”）。ConversationTokenBufferMemory 可以帮助 AI 聚焦于最近和最关键的几个问题，同时避免由于记忆过多而导致的信息混淆。

8. 基于向量检索对话信息

了解最新新闻事件

用户可能会对特定新闻事件提出问题，如“最近的经济峰会有什么重要决策？” VectorStoreRetrieverMemory 能够快速从大量历史新闻数据中检索出与当前问题最相关的信息，即使这些信息在整个对话历史中不是最新的，也能提供及时准确的背景信息和详细报道。

vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs=dict(k=1))
memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever)

memory.save_context({"input": "我喜欢吃火锅"}, {"output": "听起来很好吃"})
memory.save_context({"input": "我不喜欢看摔跤比赛"}, {"output": "我也是"})

PROMPT_TEMPLATE = """以下是人类和 AI 之间的友好对话。AI 话语多且提供了许多来自其上下文的具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

以前对话的相关片段：
{history}
（如果不相关，你不需要使用这些信息）

当前对话：
人类：{input}
AI：
"""

prompt = PromptTemplate(input_variables=["history", "input"], template=PROMPT_TEMPLATE)
conversation_with_summary = ConversationChain(    
    llm=llm,    
    prompt=prompt,    
    memory=memory,    
    verbose=True
)
print(conversation_with_summary.predict(input="你好，我是莫尔索，你叫什么"))
print(conversation_with_summary.predict(input="我喜欢的食物是什么？"))
print(conversation_with_summary.predict(input="我提到了哪些运动？"))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28

​

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。