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如何自定义对话记忆

本文介绍了几种自定义对话记忆的方法。

from langchain.llms import OpenAI  
from langchain.chains import ConversationChain  
from langchain.memory import ConversationBufferMemory  

llm = OpenAI(temperature=0)

API 参考：​

AI 前缀​

第一种方法是通过更改对话摘要中的 AI 前缀来实现。默认情况下，它设置为 "AI"，但您可以将其设置为任何您想要的内容。请注意，如果您更改了这个前缀，您还应该更改链中使用的提示以反映这个命名更改。让我们通过下面的示例来演示。

# 默认情况下设置为 "AI"
conversation = ConversationChain(
    llm=llm, verbose=True, memory=ConversationBufferMemory()
)

conversation.predict(input="Hi there!")
> 进入新的 ConversationChain 链...
格式化后的提示：
以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。
当前对话：
人类：Hi there!
AI：

> 完成 ConversationChain 链。

" Hi there! 很高兴见到你。我今天能帮你什么吗？"
conversation.predict(input="What's the weather?")
> 进入新的 ConversationChain 链...
格式化后的提示：
以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。
当前对话：
人类：Hi there!
AI： Hi there! 很高兴见到你。我今天能帮你什么吗？
人类：What's the weather?
AI：

> 完成 ConversationChain 链。

' 当前天气是晴朗温暖，温度为华氏 75 度。未来几天的天气预报是晴朗，气温在 70 多度。'
# 现在我们可以覆盖它并将其设置为 "AI 助手"
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate

template = """以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

当前对话：
{history}
人类：{input}
AI 助手:"""
PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["history", "input"], template=template)
conversation = ConversationChain(
    prompt=PROMPT,
    llm=llm,
    verbose=True,
    memory=ConversationBufferMemory(ai_prefix="AI 助手"),
)

API 参考：​

conversation.predict(input="Hi there!")
> 进入新的 ConversationChain 链...
格式化后的提示：
以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

当前对话：
人类：Hi there!
AI 助手：

> 完成 ConversationChain 链。

" Hi there! 很高兴见到你。我今天能帮你什么吗？"
conversation.predict(input="What's the weather?")
> 进入新的 ConversationChain 链...
格式化后的提示：
以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

当前对话：
人类：Hi there!
AI 助手： Hi there! 很高兴见到你。我今天能帮你什么吗？
人类：What's the weather?
AI 助手：

> 完成 ConversationChain 链。

' 当前天气是晴朗温暖，温度为华氏 75 度。今天剩下的时间预计大部分是晴朗的，最高温度为 82 度。'

人类前缀​

下一种方法是通过更改对话摘要中的人类前缀来实现。默认情况下，它设置为 "Human"，但您可以将其设置为任何您想要的内容。请注意，如果您更改了这个前缀，您还应该更改链中使用的提示以反映这个命名更改。让我们通过下面的示例来演示。

# 现在我们可以覆盖它并将其设置为 "Friend"
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate

template = """以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

当前对话：
{history}
朋友：{input}
AI:"""
PROMPT = PromptTemplate(input_variables=["history", "input"], template=template)
conversation = ConversationChain(
    prompt=PROMPT,
    llm=llm,
    verbose=True,
    memory=ConversationBufferMemory(human_prefix="朋友"),
)

API 参考：​

conversation.predict(input="Hi there!")
> 进入新的 ConversationChain 链...
格式化后的提示：
以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

当前对话：
朋友：Hi there!
AI：

> 完成 ConversationChain 链。

" Hi there! 很高兴见到你。我今天能帮你什么吗？"
conversation.predict(input="What's the weather?")
> 进入新的 ConversationChain 链...
格式化后的提示：
以下是人类和 AI 之间友好的对话。AI 喜欢说话，并从上下文中提供大量具体细节。如果 AI 不知道问题的答案，它会诚实地说不知道。

当前对话：
朋友：Hi there!
AI： Hi there! 很高兴见到你。我今天能帮你什么吗？
朋友：What's the weather?
AI：

> 完成 ConversationChain 链。

' 当前天气是晴朗温暖，温度为华氏 75 度。今天剩下的时间预计大部分是晴朗的，最高温度为 82 度。'