欢迎来到本次技术讲座。今天,我们将深入探讨在构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序时一个至关重要但常常被忽视的方面:如何有效管理和注入历史会话上下文。具体来说,我们将聚焦于“Memory Side-loading”这一概念,以及如何在加载Chain时,从持久化存储(如数据库)中手动注入这些历史会话数据。 随着LLM在各种应用中扮演越来越重要的角色,从智能客服到个性化助手,我们很快发现,仅仅进行单次、无上下文的交互是远远不够的。一个真正有用的AI助手必须能够记住之前的对话,理解上下文,并在此基础上继续交流。这就引出了“记忆”或“状态管理”的核心需求。 1. LLM Chain与内存:构建有状态AI应用的基础 在讨论Memory Side-loading之前,我们首先需要理解LLM Chain以及内存(Memory)在其中的作用。 1.1. 什么是LLM Chains? LLM Chains是连接不同组件(如LLM、Prompt Template、Memory、Output Parser等)的序列或图结构,旨在构建更复杂、更强大的LLM应用程序。它们将多个操作串联起来,使LLM能够执行多 …
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