Este guia ilustrará o processo de uso de um resumo de conversa no LangChain.
Como usar o resumo da conversa no LangChain?
LangChain fornece bibliotecas como ConversationSummaryMemory que podem extrair o resumo completo do chat ou conversa. Ele pode ser utilizado para obter as principais informações da conversa sem a necessidade de ler todas as mensagens e textos disponíveis no chat.
Para aprender o processo de uso do resumo da conversa no LangChain, basta seguir as seguintes etapas:
Etapa 1: instalar módulos
Primeiro, instale a estrutura LangChain para obter suas dependências ou bibliotecas usando o seguinte código:
pip instalar langchain
Agora, instale os módulos OpenAI após instalar o LangChain usando o comando pip:
pip instalar openai 
Depois de instalar os módulos, basta configurar o ambiente usando o seguinte código após obter a chave API da conta OpenAI:
importar osimportar Obter passagem
os . aproximadamente [ 'OPENAI_API_KEY' ] = Obter passagem . Obter passagem ( 'Chave de API OpenAI:' )
Etapa 2: usando o resumo da conversa
Entre no processo de uso do resumo da conversa importando as bibliotecas do LangChain:
de cadeia longa. memória importar ConversaResumoMemória , Histórico de mensagens de bate-papode cadeia longa. llms importar OpenAI
Configure a memória do modelo usando os métodos ConversationSummaryMemory() e OpenAI() e salve os dados nele:
memória = ConversaResumoMemória ( llm = OpenAI ( temperatura = 0 ) )memória. salvar_contexto ( { 'entrada' : 'olá' } , { 'saída' : 'oi' } )
Execute a memória chamando o carregar_memória_variáveis() método para extrair os dados da memória:
memória. carregar_memória_variáveis ( { } ) 
O usuário também pode obter os dados em forma de conversa como cada entidade com uma mensagem separada:
memória = ConversaResumoMemória ( llm = OpenAI ( temperatura = 0 ) , mensagens_retornadas = Verdadeiro )memória. salvar_contexto ( { 'entrada' : 'olá' } , { 'saída' : 'Oi Como vai você' } )
Para obter a mensagem da IA e dos humanos separadamente, execute o método load_memory_variables():
memória. carregar_memória_variáveis ( { } ) 
Armazene o resumo da conversa na memória e depois execute a memória para exibir o resumo do chat/conversa na tela:
mensagens = memória. chat_memory . mensagensresumo_anterior = ''
memória. prever_novo_resumo ( mensagens , resumo_anterior )
Etapa 3: usar o resumo da conversa com mensagens existentes
O usuário também pode obter o resumo da conversa que existe fora da aula ou chat usando a mensagem ChatMessageHistory(). Essas mensagens podem ser adicionadas à memória para gerar automaticamente o resumo da conversa completa:
história = Histórico de mensagens de bate-papo ( )história. add_user_message ( 'oi' )
história. add_ai_message ( 'olá!' )
Construa o modelo como LLM usando o método OpenAI() para executar as mensagens existentes no chat_memory variável:
memória = ConversaResumoMemória. de_mensagens (llm = OpenAI ( temperatura = 0 ) ,
chat_memory = história ,
mensagens_retornadas = Verdadeiro
)
Execute a memória usando o buffer para obter o resumo das mensagens existentes:
memória. amortecedor 
Execute o seguinte código para construir o LLM configurando a memória buffer usando as mensagens de chat:
memória = ConversaResumoMemória (llm = OpenAI ( temperatura = 0 ) ,
amortecedor = '''O humano pergunta à máquina sobre si mesmo
O sistema responde que a IA foi construída para o bem, pois pode ajudar os humanos a atingir seu potencial''' ,
chat_memory = história ,
mensagens_retornadas = Verdadeiro
)
Etapa 4: usando o resumo da conversa em cadeia
A próxima etapa explica o processo de uso do resumo da conversa em uma cadeia usando o LLM:
de cadeia longa. llms importar OpenAIde cadeia longa. correntes importar Cadeia de conversação
llm = OpenAI ( temperatura = 0 )
conversa_com_resumo = Cadeia de conversação (
llm = llm ,
memória = ConversaResumoMemória ( llm = OpenAI ( ) ) ,
detalhado = Verdadeiro
)
conversa_com_resumo. prever ( entrada = 'Olá, como você está' )
Aqui começamos a construir cadeias iniciando a conversa com uma pergunta cortês:
Agora entre na conversa perguntando um pouco mais sobre o último resultado para expandi-lo:
conversa_com_resumo. prever ( entrada = 'Diga-me mais sobre isso!' )O modelo explicou a última mensagem com uma introdução detalhada à tecnologia de IA ou chatbot:
Extraia um ponto de interesse da saída anterior para levar a conversa em uma direção específica:
conversa_com_resumo. prever ( entrada = 'Incrível Quão bom é este projeto?' )Aqui estamos obtendo respostas detalhadas do bot usando a biblioteca de memória de resumo de conversas:
Trata-se de usar o resumo da conversa no LangChain.
Conclusão
Para utilizar a mensagem de resumo da conversa no LangChain, basta instalar os módulos e frameworks necessários para configurar o ambiente. Depois que o ambiente estiver definido, importe o ConversaResumoMemória biblioteca para construir LLMs usando o método OpenAI(). Depois disso, basta usar o resumo da conversa para extrair o resultado detalhado dos modelos que é o resumo da conversa anterior. Este guia elaborou o processo de uso da memória de resumo de conversas usando o módulo LangChain.