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原文中文，约9400字，阅读约需23分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将对话历史记录保存到外部持久机制中，以及在多轮对话中使用生成摘要来添加上下文并限制对话历史记录的使用，以削减机器人会话大小并保持较低的Lambda函数内存消耗。文章还提到了调整语言模型以获得最佳结果的方法，包括微调随机性和确定性等高级LLM参数。作者计划在下一篇文章中协助读者了解如何使用自己的数据微调预训练的LLM支持的聊天机器人。
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关键要点
- 客户希望企业提供快速高效的服务，生成式人工智能可以帮助应对咨询量超出人力资源的挑战。
- 生成式人工智能聊天机器人使用大型语言模型（LLM）进行文本分析和内容生成，提供更人性化的对话体验。
- 文章提供了一个示例项目，用于快速部署使用预训练的开源 LLM 的 Amazon Lex 机器人，并实现自定义内存管理器。
- 解决方案将 Amazon Lex 机器人与 Amazon SageMaker JumpStart 的开源 LLM 集成，并使用 LangChain 框架简化应用程序开发。
- Lambda 函数通过处理回退意图来管理聊天机器人回答不确定问题的情况。
- 为了在多轮对话中保留 LLM 内存，使用 Amazon Lex V2 Sessions API 跟踪对话历史记录。
- LLM 的提示定义为生成响应提供上下文，帮助引导模型生成相关的回答。
- Amazon Lex V2 会话存储会话属性，支持 LLM 的内存管理。
- 部署解决方案需要满足一些先决条件，包括访问 AWS 管理控制台和熟悉 Lambda 和 Amazon Lex。
- 测试解决方案时，可以使用 Amazon Lex 机器人和 QnABot 实例进行集成测试。
- 建议将对话历史记录保存到外部持久机制中，以避免依赖 Amazon Lex 的内部会话管理。
- 在多轮对话中生成摘要可以帮助限制对话历史记录的使用，降低 Lambda 函数的内存消耗。
- 调整 LLM 的高级参数（如随机性和确定性）可以获得最佳结果。
- 下一篇文章将协助读者了解如何使用自己的数据微调预训练的 LLM 支持的聊天机器人。
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