LangChain 第四部分 - 在 LangChain 中利用内存和存储:全面指南
原文英文,约1500词,阅读约需6分钟。发表于: 。LangChain Part 4 - Leveraging Memory and Storage in LangChain: A Comprehensive Guide Code can be found here: GitHub - jamesbmour/blog_tutorials: In the ever-evolving world of conversational AI...
LangChain是用于在对话AI和语言模型中处理大型语言模型(LLMs)的框架。它提供了内存管理和数据持久化工具。有两种类型的内存:ConversationBufferMemory用于短期上下文保留,ConversationSummaryMemory用于更长的对话。适当的内存类型取决于持续时间、复杂性和细节等因素。内存可以集成到LangChain链和代理中。可以通过使用JSON进行基于文件的存储或与SQLite等数据库集成来实现持久化存储。优化策略包括使用高效的数据结构、缓存和数据修剪。有效的内存管理对于构建智能对话AI应用程序至关重要。