Memory概述

为什么需要Memory

大多数的大模型应用程序都会有一个会话接口，允许我们进行多轮的对话，并有一定的上下文记忆能 力。

但实际上，模型本身是 不会记忆任何上下文的，只能依靠用户本身的输入去产生输出。
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如何实现记忆功能呢？

实现这个记忆功能，就需要 额外的模块去保存我们和模型对话的上下文信息，然后在下一次请求时，把 所有的历史信息都输入给模型，让模型输出最终结果。

而在 LangChain 中，提供这个功能的模块就称为 Memory(记忆) ，用于存储用户和模型交互的历史信息。

什么是Memory

Memory，是LangChain中用于多轮对话中保存和管理上下文信息（比如文本、图像、音频等）的组件。它让应用能够记住用户之前说了什么，从而实现对话的 感知的链式对话系统提供了基础。

Memory的设计理念

  1. 输入问题：({“question”: …})
  2. 读取历史消息：从Memory中READ历史消息（{“past_messages”: […]}）
  3. 构建提示（Prompt)：读取到的历史消息和当前问题会被合并，构建一个新的Prompt
  4. 模型处理：构建好的提示会被传递给语言模型进行处理。语言模型根据提示生成一个输出。
  5. 解析输出：输出解析器通过正则表达式 regex(“Answer: (.*)”)来解析，返回一个回答（{“answer”: …}）给用户
  6. 得到回复并写入Memory：新生成的回答会与当前的问题一起写入Memory，更新对话历史。 Memory会存储最新的对话内容，为后续的对话提供上下文支持。

问题：一个链如果接入了 Memory 模块，其会与Memory模块交互几次呢？

链内部会与 Memory 模块进行两次交互：读取和写入：

1、收到用户输入时，从记忆组件中查询相关历史信息，拼接历史信息和用户的输入到提示词中传给 LLM。
2、返回响应之前，自动把LLM返回的内容写入到记忆组件，用于下次查询。

不使用Memory模块，如何拥有记忆？

不借助LangChain情况下，我们如何实现大模型的记忆能力？
思考：通过 messages 变量，不断地将历史的对话信息追加到对话列表中，以此让大模型具备上下文记 忆能力

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# 1、获取大模型  
import os  
import dotenv  
from langchain_core.messages import AIMessage  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
dotenv.load_dotenv()  
  
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")  
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")  
  
# 创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
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from langchain_core.messages import HumanMessage  
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate  
from langchain_core.messages.ai import AIMessage  
  
  
def chat_with_model(answer):  
    # 2、提供提示词模板：ChatPromptTemplate  
    prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([  
        ("system", "你是一个人工智能的助手"),  
        ("human", "{question}")  
    ])  
  
    while True:  
        # 3、获取chain，并调用大模型得到响应  
        chain = prompt_template | llm  
        response = chain.invoke({"question": answer})  
  
        # 4、输出大模型的响应  
        print(f"模型回复：{response.content}")  
  
        # 5、继续获取用户的问题  
        user_input = input("你还有其他问题吗？(输入'退出'时，结束会话)")  
  
        # 6、指明退出循环的方式  
        if (user_input == "退出"):  
            break  
  
        # 7、将上述新生成的消息存放到提示词模板的消息列表中  
        prompt_template.messages.append(AIMessage(content=response.content))  
        prompt_template.messages.append(HumanMessage(content=user_input))  
  
  
chat_with_model("你好，很高兴认识你！")

结果：

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模型回复：你好！很高兴认识你！有什么我可以帮助你的吗？
模型回复：李白的名字中“白”字并不一定表示他肤色的苍白，而是与他的个性、才华及其诗歌风格相关。李白是唐代著名的诗人，以豪放不羁、才情横溢著称。他的诗作中常常表达对自由和理想的追求，而他的个性也被认为是洒脱奔放的。虽然名字中有“白”字，但实际上他的肤色并没有明确的记载。相信这更是一种文化象征，而非字面的意思。
模型回复：李白有许多著名的诗篇，以下是一些广为人知的作品：

1. **《将进酒》** - 这首诗表达了李白豪放的酒文化和对人生的感慨，开篇有“将进酒，杯莫停”。

2. **《静夜思》** - 这首诗描绘了他在静夜中思念家乡的情景，尤其是“床前明月光，疑是地上霜”。

3. **《庐山谣》** - 这一篇描绘了庐山的美丽景色，并表达了他对自然的热爱。

4. **《早发白帝城》** - 描述了清晨从白帝城出发的壮阔景象，“朝辞白帝彩云间，千里江陵一日还”。

5. **《月下独酌》** - 这首诗表达了李白在月下独自饮酒时的情感，体现了他对自由与孤独的思考。

6. **《赠汪伦》** - 通过描写朋友之间的情谊，展示了李白深厚的友谊。

李白的诗风独特，语言优美，充满了豪情与奔放，深受后人喜爱。
模型回复：你问题中的诗人是李白。他是唐代著名的诗人，以其豪放不羁的个性和优美的诗作在中国文学史上占有重要地位。如果你想了解更多关于李白的作品或生平，随时可以问我！

这种形式是最简单的一种让大模型具备上下文知识的存储方式，任何记忆的基础都是所有聊天交互的历 史记录。即使这些不全部直接使用，也需要以某种形式存储。

基础Memory模块的使用

Memory模块的设计思路

如何设计Memory模块？

层次1(最直接的方式)：保留一个聊天消息列表
层次2(简单的新思路)：只返回最近交互的k条消息
层次3(稍微复杂一点)：返回过去k条消息的简洁摘要
层次4(更复杂)：从存储的消息中提取实体，并且仅返回有关当前运行中引用的实体的信息

LangChain的设计

针对上述情况，LangChain构建了一些可以直接使用的Memory工具，用于存储聊天消息的一系列集成。

ChatMessageHistory(基础)

ChatMessageHistory是一个用于 存储和管理对话消息的基础类，它直接操作消息对象（如 HumanMessage, AIMessage 等），是其它记忆组件的底层存储工具。

在API文档中，ChatMessageHistory 还有一个别名类：InMemoryChatMessageHistory；导包时，需 使用：from langchain.memory import ChatMessageHistory

特点：

  • 纯粹是消息对象的“ 存储器”，与记忆策略（如缓冲、窗口、摘要等）无关。
  • 不涉及消息的格式化（如转成文本字符串）

场景1：记忆存储

ChatMessageHistory是用于管理和存储对话历史的具体实现。

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from langchain.memory import ChatMessageHistory  
from langchain_core.prompts import PromptTemplate  
  
# 1、ChatMessageHistory的实例化  
  
history = ChatMessageHistory()  
  
# 2、添加相关的消息进行存储  
  
history.add_user_message("你好")  
  
history.add_ai_message("很高兴认识你")  
  
# 3、打印存储的消息  
print(history.messages)

结果：

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[HumanMessage(content='你好', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='很高兴认识你', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

场景2：对接LLM

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# 1、获取大模型  
import os  
import dotenv  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
dotenv.load_dotenv()  
  
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")  
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")  
  
# 创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
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from langchain.memory import ChatMessageHistory  
  
# 1、ChatMessageHistory的实例化  
  
history = ChatMessageHistory()  
  
# 2、添加相关的消息进行存储  
history.add_user_message("你好")  
history.add_ai_message("很高兴认识你")  
history.add_user_message("帮我计算1 + 2 * 3 = ？")  
  
response = llm.invoke(history.messages)  
print(response.content)

结果：

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根据数学运算的优先级，先进行乘法再进行加法。因此，计算过程如下：

1 + 2 * 3 = 1 + 6 = 7

所以，1 + 2 * 3 = 7。

ConversationBufferMemory

ConversationBufferMemory是一个基础的 对话记忆（Memory）组件，专门用于按原始顺序存储 的对话历史。

适用场景：对话轮次较少、依赖完整上下文的场景（如简单的聊天机器）

特点：

  • 完整存储对话历史
  • 简单、 无裁剪、 无压缩 与
  • Chains/Models 无缝集成
  • 支持两种返回格式（通过 return_messages 参数控制输出格式）
    • return_messages=True 返回消息对象列表（ List[BaseMessage]
    • return_messages=False （默认） 返回拼接的 纯文本字符串

举例1：以字符串的方式返回存储的信息

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from langchain.memory import ConversationBufferMemory  
  
# 1、ConversationBufferMemory的实例化  
memory = ConversationBufferMemory()  
  
# 2、存储相关的消息  
# inputs对应的就是用户消息，outputs对应的就是ai消息  
memory.save_context(inputs={"human": "你好，我叫小明"}, outputs={"ai": "很高兴认识你"})  
memory.save_context(inputs={"input": "帮我回答一下1+2*3=?"}, outputs={"output": "7"})  
  
# 3、获取存储的信息  
print(memory.load_memory_variables({}))  
  
#说明：返回的字典结构的key叫history.
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{'history': 'Human: 你好，我叫小明\nAI: 很高兴认识你\nHuman: 帮我回答一下1+2*3=?\nAI: 7'}

注意：

  • 不管inputs、outputs的key用什么名字，都认为inputs的key是human，outputs的key是AI。
  • 打印的结果的json数据的key，默认是“history”。可以通过ConversationBufferMemory的 memory_key属性修改。

举例2：

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from langchain.memory import ConversationBufferMemory  
  
# 1、ConversationBufferMemory的实例化  
memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)  
  
# 2、存储相关的消息  
# inputs对应的就是用户消息，outputs对应的就是ai消息  
memory.save_context(inputs={"human": "你好，我叫小明"}, outputs={"ai": "很高兴认识你"})  
memory.save_context(inputs={"input": "帮我回答一下1+2*3=?"}, outputs={"output": "7"})  
  
# 3、获取存储的信息  
#返回消息列表的方式1：  
print(memory.load_memory_variables({}))  
  
print("\n")  
  
#返回消息列表的方式2：  
print(memory.chat_memory.messages)  
  
#说明：返回的字典结构的key叫history.
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{'history': [HumanMessage(content='你好，我叫小明', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='很高兴认识你', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='帮我回答一下1+2*3=?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='7', additional_kwargs={}, response_metadata={})]}


[HumanMessage(content='你好，我叫小明', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='很高兴认识你', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='帮我回答一下1+2*3=?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='7', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

举例3：结合大模型、提示词模板的使用（PromptTemplate）

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from langchain.chains.llm import LLMChain  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate  
  
# 1、创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 2、提供提示词模板  
prompt_template = PromptTemplate.from_template(  
    template="""  
    你可以与人类对话。  
  
当前对话历史: {history}  
  
人类问题: {question}  
  
回复:  
"""  
)  
  
# 3、提供memory实例  
memory = ConversationBufferMemory()  
  
# 4、提供Chain  
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, memory=memory)  
  
response = chain.invoke({"question": "你好，我的名字叫小明"})  
print(response)
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{'question': '你好，我的名字叫小明', 'history': '', 'text': '你好，小明！很高兴认识你。有什么我可以帮助你的吗？'}

举例4：基于举例3，显式的设置meory的key的值

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from langchain.chains.llm import LLMChain  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate  
  
# 1、创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 2、提供提示词模板  
prompt_template = PromptTemplate.from_template(  
    template="""  
    你可以与人类对话。  
  
当前对话历史: {chat_history}  
  
人类问题: {question}  
  
回复:  
"""  
)  
  
# 3、提供memory实例  
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")  
  
# 4、提供Chain  
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, memory=memory)  
  
response = chain.invoke({"question": "你好，我的名字叫小明"})  
print(response)
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{'question': '你好，我的名字叫小明', 'chat_history': '', 'text': '你好，小明！很高兴认识你。有任何问题或者想聊的话题吗？'}
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response = chain.invoke({"question": "我叫什么名字呢？"})  
print(response)
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{'question': '我叫什么名字呢？', 'chat_history': 'Human: 你好，我的名字叫小明\nAI: 你好，小明！很高兴认识你。有什么我可以帮助你的吗？', 'text': '你叫小明。很高兴再次见到你！有什么想聊的呢？'}

举例5：结合大模型、提示词模板的使用（ChatPromptTemplate）

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# 1.导入相关包  
from langchain_core.messages import SystemMessage  
from langchain.chains.llm import LLMChain  
from langchain.memory import ConversationBufferMemory  
from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder,ChatPromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
  
# 2.创建LLM  
llm = ChatOpenAI(model_name='gpt-4o-mini')  
  
# 3.创建Prompt  
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([  
    ("system","你是一个与人类对话的机器人。"),  
    MessagesPlaceholder(variable_name='history'),  
    ("human","问题：{question}")  
])  
  
# 4.创建Memory  
memory = ConversationBufferMemory(return_messages=True)  
# 5.创建LLMChain  
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt,llm=llm, memory=memory)  
  
# 6.调用LLMChain  
res1 = llm_chain.invoke({"question": "中国首都在哪里？"})  
print(res1,end="\n\n")
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{'question': '中国首都在哪里？', 'history': [HumanMessage(content='中国首都在哪里？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='中国的首都位于北京。', additional_kwargs={}, response_metadata={})], 'text': '中国的首都位于北京。'}
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res2 = llm_chain.invoke({"question": "我刚刚问了什么"})  
print(res2)
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{'input': '我的名字叫什么？', 'history': 'Human: 你好，我的名字叫小明\nAI: 你好，小明！很高兴认识你！我是一种人工智能助手，随时准备帮助你。你今天怎么样？有什么特别想聊的吗？', 'response': '你的名字叫小明！我记得你刚刚告诉我这个信息。你想聊些什么，或者有什么问题需要我帮助的吗？'}

ConversationChain

ConversationChain实际上是就是对ConversationBufferMemory和LLMChain进行了封装，并且提供 一个默认格式的提示词模版（我们也可以不用），从而简化了初始化ConversationBufferMemory的步 骤。

举例1：使用PromptTemplate

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from langchain.chains.conversation.base import ConversationChain  
from langchain.chains.llm import LLMChain  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate  
  
# 1、创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 2、提供提示词模板  
prompt_template = PromptTemplate.from_template(  
    template="""  
    你可以与人类对话。  
  
当前对话历史: {history}  
  
人类问题: {input}  
  
回复:  
"""  
)  
  
# # 3、提供memory实例  
# memory = ConversationBufferMemory()  
#  
# # 4、提供Chain  
# chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, memory=memory)  
  
# 3、创建ConversationChain的实例  
chain = ConversationChain(llm = llm, prompt=prompt_template)  
  
response = chain.invoke({"input": "你好，我的名字叫小明"})  
print(response)
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{'input': '你好，我的名字叫小明', 'history': '', 'response': '你好，小明！很高兴认识你。你今天过得怎么样？'}
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response = chain.invoke({"input": "我的名字叫什么？"})  
print(response)
1
{'input': '我的名字叫什么？', 'history': 'Human: 你好，我的名字叫小明\nAI: 你好，小明！很高兴认识你。你今天过得怎么样？', 'response': '你的名字叫小明。'}

举例2：使用默认提供的提示词模板

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from langchain.chains.conversation.base import ConversationChain  
from langchain.chains.llm import LLMChain  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate  
  
# 1、创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 2、提供提示词模板  
# prompt_template = PromptTemplate.from_template(  
#     template="""  
#     你可以与人类对话。  
#  
# 当前对话历史: {history}  
#  
# 人类问题: {input}  
#  
# 回复:  
# """  
# )  
  
# # 3、提供memory实例  
# memory = ConversationBufferMemory()  
#  
# # 4、提供Chain  
# chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template, memory=memory)  
  
# 3、创建ConversationChain的实例（内部提供了默认的提示词模板。而此模板中的变量是{input}、{history}  
chain = ConversationChain(llm = llm)  
  
response = chain.invoke({"input": "你好，我的名字叫小明"})  
print(response)
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{'input': '你好，我的名字叫小明', 'history': '', 'response': '你好，小明！很高兴认识你！我是一种人工智能助手，随时准备帮助你。你今天怎么样？有什么特别想聊的吗？'}
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response = chain.invoke({"input": "我的名字叫什么？"})  
print(response)
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{'input': '我的名字叫什么？', 'history': 'Human: 你好，我的名字叫小明\nAI: 你好，小明！很高兴认识你！我是一种人工智能助手，随时准备帮助你。你今天怎么样？有什么特别想聊的吗？', 'response': '你的名字叫小明！我记得你刚刚告诉我这个信息。你想聊些什么，或者有什么问题需要我帮助的吗？'}

ConversationBufferWindowMemory的使用

在了解了ConversationBufferMemory记忆类后，我们知道了它能够无限的将历史对话信息填充到 History中，从而给大模型提供上下文的背景。但这会导致内存量十分大，并且消耗的token是非常多 的，此外，每个大模型都存在最大输入的Token限制。

我们发现，过久远的对话数据往往并不能对当前轮次的问答提供有效的信息，LangChain 给出的解决方 式是：ConversationBufferWindowMemory模块。该记忆类会保存一段时间内对话交互的列表，仅使用 最近 K 个交互。这样就使缓存区不会变得太大。

特点：

  • 适合长对话场景。
  • 与 Chains/Models 无缝集成
  • 支持两种返回格式（通过 return_messages 参数控制输出格式）
    • return_messages=True返回消息对象列表（List[BaseMessage]
    • return_messages=False（默认） 返回拼接的纯文本字符串

场景1：入门使用

通过内置在LangChain中的缓存窗口(BufferWindow)可以将meomory”记忆”下来。

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# 1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory  
  
# 2.实例化ConversationBufferWindowMemory对象，设定窗口阈值  
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=1)  
# 3.保存消息  
memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "怎么了"})  
memory.save_context({"input": "你是谁"}, {"output": "我是AI助手"})  
memory.save_context({"input": "你的生日是哪天？"}, {"output": "我不清楚"})  
# 4.读取内存中消息（返回消息内容的纯文本）  
print(memory.load_memory_variables({}))
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{'history': 'Human: 你的生日是哪天？\nAI: 我不清楚'}

举例2：

ConversationBufferWindowMemory 也支持使用聊天模型（Chat Model）的情况，同样可以通过 return_messages=True参数，将对话转化为消息列表形式。

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# 1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory  
  
# 2.实例化ConversationBufferWindowMemory对象，设定窗口阈值  
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=2, return_messages=True)  
# 3.保存消息  
memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "怎么了"})  
memory.save_context({"input": "你是谁"}, {"output": "我是AI助手小智"})  
memory.save_context({"input": "初次对话，你能介绍一下你自己吗？"}, {"output": "当然可以了。我是一个无所不能的小智。"})  
# 4.读取内存中消息（返回消息内容的纯文本）  
print(memory.load_memory_variables({}))
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{'history': [HumanMessage(content='你是谁', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='我是AI助手小智', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='初次对话，你能介绍一下你自己吗？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='当然可以了。我是一个无所不能的小智。', additional_kwargs={}, response_metadata={})]}

场景2：结合chain

借助提示词模版去构建LangChain

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from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory  
# 1.导入相关包  
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate  
from langchain.chains.llm import LLMChain  
  
# 2.定义模版  
template = """以下是人类与AI之间的友好对话描述。AI表现得很健谈，并提供了大量来自其上下文的具体细节。如果AI不知道问题的答案，它会表示不知道。  
  
当前对话：  
{history}  
Human: {question}  
AI:"""  
  
# 3.定义提示词模版  
prompt_template = PromptTemplate.from_template(template)  
  
# 4.创建大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 5.实例化ConversationBufferWindowMemory对象，设定窗口阈值  
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=1)  
  
# 6.定义LLMChain  
conversation_with_summary = LLMChain(  
    llm=llm,  
    prompt=prompt_template,  
    memory=memory,  
    #verbose=True,  
)  
  
# 7.执行链（第一次提问）  
respon1 = conversation_with_summary.invoke({"question":"你好，我是孙小空"})  
print(respon1)  
# 8.执行链（第二次提问）  
respon2 =conversation_with_summary.invoke({"question":"我还有两个师弟，一个是猪小戒，一个是沙小僧"})  
print(respon2)  
# 9.执行链（第三次提问）  
respon3 =conversation_with_summary.invoke({"question":"我今年高考，竟然考上了1本"})  
print(respon3)  
# 10.执行链（第四次提问）  
respon4 =conversation_with_summary.invoke({"question":"我叫什么名字？"})  
print(respon4)
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{'question': '你好，我是孙小空', 'history': '', 'text': '你好，孙小空！很高兴见到你！你今天过得怎么样？有什么我可以帮助你的吗？'}
{'question': '我还有两个师弟，一个是猪小戒，一个是沙小僧', 'history': 'Human: 你好，我是孙小空\nAI: 你好，孙小空！很高兴见到你！你今天过得怎么样？有什么我可以帮助你的吗？', 'text': '哇，猪小戒和沙小僧听起来很有趣！他们是不是你们团队里的搞笑角色呢？你们平时都一起做些什么呢？'}
{'question': '我今年高考，竟然考上了1本', 'history': 'Human: 我还有两个师弟，一个是猪小戒，一个是沙小僧\nAI: 哇，猪小戒和沙小僧听起来很有趣！他们是不是你们团队里的搞笑角色呢？你们平时都一起做些什么呢？', 'text': '太厉害了！恭喜你考上了一本！这是一个很大的成就，你一定付出了很多努力。你想要学什么专业呢？或者有没有什么学校是你特别想去的？'}
{'question': '我叫什么名字？', 'history': 'Human: 我今年高考，竟然考上了1本\nAI: 太厉害了！恭喜你考上了一本！这是一个很大的成就，你一定付出了很多努力。你想要学什么专业呢？或者有没有什么学校是你特别想去的？', 'text': '抱歉，我不知道你的名字。你愿意告诉我吗？或者我们可以聊聊其他你感兴趣的事情！'}

举例4：修改举例3中的参数k

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from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory  
# 1.导入相关包  
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate  
from langchain.chains.llm import LLMChain  
  
# 2.定义模版  
template = """以下是人类与AI之间的友好对话描述。AI表现得很健谈，并提供了大量来自其上下文的具体细节。如果AI不知道问题的答案，它会表示不知道。  
  
当前对话：  
{history}  
Human: {question}  
AI:"""  
  
# 3.定义提示词模版  
prompt_template = PromptTemplate.from_template(template)  
  
# 4.创建大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 5.实例化ConversationBufferWindowMemory对象，设定窗口阈值  
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=3)  
  
# 6.定义LLMChain  
conversation_with_summary = LLMChain(  
    llm=llm,  
    prompt=prompt_template,  
    memory=memory,  
    #verbose=True,  
)  
  
# 7.执行链（第一次提问）  
respon1 = conversation_with_summary.invoke({"question":"你好，我是孙小空"})  
# print(respon1)  
# 8.执行链（第二次提问）  
respon2 =conversation_with_summary.invoke({"question":"我还有两个师弟，一个是猪小戒，一个是沙小僧"})  
# print(respon2)  
# 9.执行链（第三次提问）  
respon3 =conversation_with_summary.invoke({"question":"我今年高考，竟然考上了1本"})  
# print(respon3)  
# 10.执行链（第四次提问）  
respon4 =conversation_with_summary.invoke({"question":"我叫什么名字？"})  
print(respon4)
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{'question': '我叫什么名字？', 'history': 'Human: 你好，我是孙小空\nAI: 你好，孙小空！很高兴认识你。你今天过得怎么样？有什么想聊的内容吗？\nHuman: 我还有两个师弟，一个是猪小戒，一个是沙小僧\nAI: 很高兴认识你的师弟们！猪小戒和沙小僧的名字听起来很有趣，似乎有些文艺或是神话背景。你们是不是一起学习或者修炼什么特别的技能呢？如果有趣的故事或者共同经历，欢迎分享！\nHuman: 我今年高考，竟然考上了1本\nAI: 太棒了，孙小空！恭喜你考上了一本大学！这是一个很大的成就，你一定为自己感到骄傲。你打算学什么专业呢？或者你对未来有什么计划吗？', 'text': '你叫孙小空！如果你有其他问题或者想聊的话题，请随时告诉我！'}

其他Memory模块

ConversationTokenBufferMemory

ConversationTokenBufferMemory 是 LangChain 中一种基于Token 数量控制的对话记忆机制。如果 字符数量超出指定数目，它会切掉这个对话的早期部分，以保留与最近的交流相对应的字符数量。

特点：

  • Token 精准控制
  • 原始对话保留

原理：

举例：情况1：

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import os  
import dotenv  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
dotenv.load_dotenv()  
  
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")  
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")  
  
# 创建大模型实例  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationTokenBufferMemory  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
# 2.创建大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 3.定义ConversationTokenBufferMemory对象  
memory = ConversationTokenBufferMemory(  
    llm=llm,  
    max_token_limit=10  # 设置token上限，默认值为2000  
)  
  
# 添加对话  
memory.save_context({"input": "你好吗？"}, {"output": "我很好，谢谢！"})  
memory.save_context({"input": "今天天气如何？"}, {"output": "晴天，25度"})  
  
# 查看当前记忆  
print(memory.load_memory_variables({}))
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{history: ''}

情况2：

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# 1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationTokenBufferMemory  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
# 2.创建大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 3.定义ConversationTokenBufferMemory对象  
memory = ConversationTokenBufferMemory(  
    llm=llm,  
    max_token_limit=20  # 设置token上限，默认值为2000  
)  
  
# 添加对话  
memory.save_context({"input": "你好吗？"}, {"output": "我很好，谢谢！"})  
memory.save_context({"input": "今天天气如何？"}, {"output": "晴天，25度"})  
  
# 查看当前记忆  
print(memory.load_memory_variables({}))
1
{'history': 'AI: 晴天，25度'}

ConversationSummaryMemory

前⾯的⽅式发现，如果全部保存下来太过浪费，截断时⽆论是按照 对话条数 还是 token 都是⽆法 保证既节省内存⼜保证对话质量的，所以推出ConversationSummaryMemory、 ConversationSummaryBufferMemory

ConversationSummaryMemory是 LangChain 中一种 智能压缩对话历史的记忆机制，它通过大语言模 型(LLM)自动生成对话内容的 精简摘要，而不是存储原始对话文本。

这种记忆方式特别适合长对话和需要保留核心信息的场景。

特点：

  • 摘要生成
  • 动态更新
  • 上下文优化

原理：

场景1：
如果实例化ConversationSummaryMemory前，没有历史消息，可以使用构造方法实例化

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# 1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory, ChatMessageHistory  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
# 2.创建大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 3.定义ConversationSummaryMemory对象  
memory = ConversationSummaryMemory(llm=llm)  
  
# 4.存储消息  
memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "怎么了"})  
memory.save_context({"input": "你是谁"}, {"output": "我是AI助手小智"})  
memory.save_context({"input": "初次对话，你能介绍一下你自己吗？"}, {"output": "当然可以了。我是一个无所不能的小智。"})  
  
# 5.读取消息（总结后的）  
print(memory.load_memory_variables({}))
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{'history': 'The human greets the AI with "你好" (hello), and the AI responds with "怎么了" (what\'s wrong?). The human then asks, "你是谁" (who are you?), to which the AI replies, "我是AI助手小智" (I am the AI assistant Xiao Zhi). The human requests an introduction, and the AI states, "当然可以了。我是一个无所不能的小智" (Of course, I am an all-powerful Xiao Zhi).'}

场景2：
如果实例化ConversationSummaryMemory前，已经有历史消息，可以调用from_messages()实例化

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# 1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory, ChatMessageHistory  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
# 2.定义ChatMessageHistory对象  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 3.假设原始消息  
history = ChatMessageHistory()  
history.add_user_message("你好，你是谁？")  
history.add_ai_message("我是AI助手小智")  
  
# 4.创建ConversationSummaryMemory的实例  
memory = ConversationSummaryMemory.from_messages(  
    llm = llm,  
    #是生成摘要的原材料 保留完整对话供必要时回溯。当新增对话时，LLM需要结合原始历史生成新摘要  
    chat_memory = history,  
)  
  
print(memory.load_memory_variables({}))  
  
  
memory.save_context(inputs={"human":"我的名字叫小明"},outputs={"ai":"很高兴认识你"})  
  
print(memory.load_memory_variables({}))  
  
#记录了历史的交互的消息  
print(memory.chat_memory.messages)
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{'history': 'The human greets the AI and asks who it is. The AI responds that it is an AI assistant named Xiao Zhi.'}
{'history': 'The human greets the AI, asks who it is, and introduces himself as Xiao Ming. The AI responds that it is an AI assistant named Xiao Zhi and expresses pleasure in meeting him.'}
[HumanMessage(content='你好，你是谁？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='我是AI助手小智', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='我的名字叫小明', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='很高兴认识你', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

ConversationSummaryBufferMemory

ConversationSummaryBufferMemory 是 LangChain 中一种混合型记忆机制，它结合了 ConversationBufferMemory（完整对话记录）和 ConversationSummaryMemory（摘要记忆）的优 点，在保留最近 对话原始记录的同时，对较早的对话内容进行智能摘要

特点：

  • 保留最近N条原始对话：确保最新交互的完整上下文 智能摘要。
  • 摘要较早历史：对超出缓冲区的旧对话进行压缩，避免信息过载
  • 平衡细节与效率：既不会丢失关键细节，又能处理长对话

原理：

场景1：入门使用
情况1：构造方法实例化，并设置max_token_limit

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from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory  
  
# 获取大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 实例化ConversationSummaryBufferMemory  
memory = ConversationSummaryBufferMemory(  
    llm = llm,  
    max_token_limit=40,  #控制缓冲区的大小  
    return_messages=True,  
)  
  
# 向memory中存储信息  
memory.save_context(inputs={"input":"你好，我的名字叫小明"},outputs={"output":"很高兴认识你"})  
memory.save_context(inputs={"input":"李白是哪个朝代的诗人"},outputs={"output":"李白是唐朝的诗人"})  
memory.save_context(inputs={"input":"唐宋八大家里有苏轼吗？"},outputs={"output":"有"})  
  
print(memory.load_memory_variables({}))  
  
print("\n")  
  
print(memory.chat_memory.messages)
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{'history': [SystemMessage(content='The human introduces themselves as 小明. The AI expresses happiness to meet them. The human asks which dynasty the poet Li Bai belongs to.', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='李白是唐朝的诗人', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='唐宋八大家里有苏轼吗？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='有', additional_kwargs={}, response_metadata={})]}


[AIMessage(content='李白是唐朝的诗人', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='唐宋八大家里有苏轼吗？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='有', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

对比组：

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from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory  
  
# 获取大模型  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
  
# 实例化ConversationSummaryBufferMemory  
memory = ConversationSummaryBufferMemory(  
    llm = llm,  
    max_token_limit=100,  #控制缓冲区的大小  
    return_messages=True,  
)  
  
# 向memory中存储信息  
memory.save_context(inputs={"input":"你好，我的名字叫小明"},outputs={"output":"很高兴认识你"})  
memory.save_context(inputs={"input":"李白是哪个朝代的诗人"},outputs={"output":"李白是唐朝的诗人"})  
memory.save_context(inputs={"input":"唐宋八大家里有苏轼吗？"},outputs={"output":"有"})  
  
print(memory.load_memory_variables({}))  
  
print("\n")  
  
print(memory.chat_memory.messages)
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{'history': [HumanMessage(content='你好，我的名字叫小明', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='很高兴认识你', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='李白是哪个朝代的诗人', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='李白是唐朝的诗人', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='唐宋八大家里有苏轼吗？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='有', additional_kwargs={}, response_metadata={})]}


[HumanMessage(content='你好，我的名字叫小明', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='很高兴认识你', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='李白是哪个朝代的诗人', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='李白是唐朝的诗人', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='唐宋八大家里有苏轼吗？', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='有', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

举例2：模拟客服交互

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from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder  
from langchain.chains.llm import LLMChain  
  
# 1、初始化大语言模型  
llm = ChatOpenAI(  
    model="gpt-4o-mini",  
    temperature=0.5,  
    max_tokens=500  
)  
  
# 2、定义提示模板  
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([  
    ("system", "你是电商客服助手，用中文友好回复用户问题。保持专业但亲切的语气。"),  
    MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),  
    ("human", "{input}")  
])  
  
  
# 3、创建带摘要缓冲的记忆系统  
memory = ConversationSummaryBufferMemory(  
    llm=llm,  
    max_token_limit=400,  
    memory_key="chat_history",  
    return_messages=True  
)  
  
# 4、创建对话链  
chain = LLMChain(  
    llm=llm,  
    prompt=prompt,  
    memory=memory,  
)  
  
# 5、模拟多轮对话  
dialogue = [  
    ("你好，我想查询订单12345的状态", None),  
    ("这个订单是上周五下的", None),  
    ("我现在急着用，能加急处理吗", None),  
    ("等等，我可能记错订单号了，应该是12346", None),  
    ("对了，你们退货政策是怎样的", None)  
]  
  
# 6、执行对话  
for user_input, _ in dialogue:  
    response = chain.invoke({"input": user_input})  
    print(f"用户: {user_input}")  
    print(f"客服: {response['text']}\n")  
  
# 7、查看当前记忆状态  
print("\n=== 当前记忆内容 ===")  
print(memory.load_memory_variables({}))
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用户: 你好，我想查询订单12345的状态
客服: 您好！感谢您的咨询。关于订单12345的状态，我会尽快为您查询。请稍等片刻。 

（如果您需要更详细的信息，请提供订单相关的联系方式或其他信息，以便我更好地为您服务。）

用户: 这个订单是上周五下的
客服: 谢谢您提供的信息！我会尽快帮您查询上周五下的订单12345的状态。请稍等片刻。

（如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！）

用户: 我现在急着用，能加急处理吗
客服: 我理解您的着急心情！关于加急处理订单的请求，通常需要联系配送部门进行确认。请您提供一下您的联系方式，我会尽快将您的请求反馈给相关部门，争取为您加急处理。

如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！

用户: 等等，我可能记错订单号了，应该是12346
客服: 没问题，感谢您更新订单号！我将立即为您查询订单12346的状态。请稍等片刻。

如果您还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！

用户: 对了，你们退货政策是怎样的
客服: 我们的退货政策如下：

1. **退货期限**：一般情况下，您可以在收到商品后的7天内申请退货。
2. **退货条件**：商品必须保持未使用状态，包装完整，附带原始标签和发票。
3. **退货流程**：请您先联系客服申请退货，提供订单号和退货原因，我们会为您生成退货申请并提供相应的退货地址。
4. **退款方式**：退货商品确认无误后，我们会在3-5个工作日内处理退款，退款将按照您原支付方式返还。

如果您有具体的商品需要退货或者其他相关问题，请告诉我，我会尽力为您提供帮助！


=== 当前记忆内容 ===
{'chat_history': [SystemMessage(content='The human inquires about the status of order 12345. The AI responds by thanking the human for their inquiry and states that it will quickly check the status of the order, asking the human to wait a moment. The AI also offers to assist further if the human provides additional contact or order-related information.', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='这个订单是上周五下的', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='谢谢您提供的信息！我会尽快帮您查询上周五下的订单12345的状态。请稍等片刻。\n\n（如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！）', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='我现在急着用，能加急处理吗', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='我理解您的着急心情！关于加急处理订单的请求，通常需要联系配送部门进行确认。请您提供一下您的联系方式，我会尽快将您的请求反馈给相关部门，争取为您加急处理。\n\n如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='等等，我可能记错订单号了，应该是12346', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='没问题，感谢您更新订单号！我将立即为您查询订单12346的状态。请稍等片刻。\n\n如果您还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='对了，你们退货政策是怎样的', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='我们的退货政策如下：\n\n1. **退货期限**：一般情况下，您可以在收到商品后的7天内申请退货。\n2. **退货条件**：商品必须保持未使用状态，包装完整，附带原始标签和发票。\n3. **退货流程**：请您先联系客服申请退货，提供订单号和退货原因，我们会为您生成退货申请并提供相应的退货地址。\n4. **退款方式**：退货商品确认无误后，我们会在3-5个工作日内处理退款，退款将按照您原支付方式返还。\n\n如果您有具体的商品需要退货或者其他相关问题，请告诉我，我会尽力为您提供帮助！', additional_kwargs={}, response_metadata={})]}

ConversationEntityMemory(了解)

ConversationEntityMemory 是一种基于实体的对话记忆机制，它能够智能地识别、存储和利用对话中 出现的实体信息（如人名、地点、产品等）及其属性/关系，并结构化存储，使 AI 具备更强的上下文理 解和记忆能力。

好处：解决信息过载问题

  • 长对话中大量冗余信息会干扰关键事实记忆
  • 通过对实体摘要，可以压缩非重要细节（如删除寒暄等，保留价格/时间等硬性事实）

应用场景：在医疗等高风险领域，必须用实体记忆确保关键信息（如过敏史）被100%准确识别和拦 截。

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{"input": "我头痛，血压140/90，在吃阿司匹林。"}, 
{"output": "建议监测血压，阿司匹林可继续服用。"} 
{"input": "我对青霉素过敏。"}, 
{"output": "已记录您的青霉素过敏史。"} 
{"input": "阿司匹林吃了三天，头痛没缓解。"}, 
{"output": "建议停用阿司匹林，换布洛芬试试。"}

使用ConversationSummaryMemory

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"患者主诉头痛和⾼⾎压（140/90），正在服⽤阿司匹林。患者对⻘霉素过敏。三天后头痛未缓 解，建议更换⽌痛药。"

使用ConversationEntityMemory

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{ "症状": "头痛", 
"⾎压": "140/90", 
"当前⽤药": "阿司匹林（⽆效）", 
"过敏药物": "⻘霉素" }

对比：ConversationSummaryMemory 和 ConversationEntityMemory

举例：

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from langchain.chains.conversation.base import LLMChain  
from langchain.memory import ConversationEntityMemory  
from langchain.memory.prompt import ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
# 初始化大语言模型  
llm = ChatOpenAI(model_name='gpt-4o-mini', temperature=0)  
# 使用LangChain为实体记忆设计的预定义模板  
prompt = ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE  
# 初始化实体记忆  
memory = ConversationEntityMemory(llm=llm)  
# 提供对话链  
chain = LLMChain(  
    llm=llm,  
    prompt=ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE,  
    memory=ConversationEntityMemory(llm=llm),  
    #verbose=True,  # 设置为True可以看到链的详细推理过程  
)  
  
# 进行几轮对话，记忆组件会在后台自动提取和存储实体信息  
chain.invoke(input="你好，我叫蜘蛛侠。我的好朋友包括钢铁侠、美国队长和绿巨人。")  
chain.invoke(input="我住在纽约。")  
chain.invoke(input="我使用的装备是由斯塔克工业提供的。")  
  
# 查询记忆体中存储的实体信息  
print("\n当前存储的实体信息:")  
print(chain.memory.entity_store.store)
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当前存储的实体信息:
{'蜘蛛侠': '蜘蛛侠的好朋友包括钢铁侠、美国队长和绿巨人。', '钢铁侠': '钢铁侠是蜘蛛侠的好朋友之一。', '美国队长': '美国队长是蜘蛛侠的好朋友之一。', '绿巨人': '绿巨人是蜘蛛侠的好朋友之一。', '纽约': '蜘蛛侠住在纽约。', '斯塔克工业': '斯塔克工业提供了蜘蛛侠使用的装备。'}
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# 基于记忆进行提问  
answer = chain.invoke(input="你能告诉我蜘蛛侠住在哪里以及他的好朋友有哪些吗？")  
print("\nAI的回答:")  
print(answer)
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AI的回答:
{'input': '你能告诉我蜘蛛侠住在哪里以及他的好朋友有哪些吗？', 'history': 'Human: 你好，我叫蜘蛛侠。我的好朋友包括钢铁侠、美国队长和绿巨人。\nAI: 你好，蜘蛛侠！很高兴认识你。你和钢铁侠、美国队长以及绿巨人都是超级英雄，真是一个强大的团队！你们最近有什么冒险吗？\nHuman: 我住在纽约。\nAI: 纽约是一个充满活力的城市，适合超级英雄们活动！你在纽约的生活怎么样？有没有遇到什么有趣的事情或者挑战？\nHuman: 我使用的装备是由斯塔克工业提供的。\nAI: 斯塔克工业的装备真是太棒了！钢铁侠的技术总是让人惊叹。你最喜欢使用哪一件装备？它在你的冒险中帮助了你哪些方面？', 'entities': {'蜘蛛侠': '蜘蛛侠的好朋友包括钢铁侠、美国队长和绿巨人。', '纽约': '蜘蛛侠住在纽约。', '钢铁侠': '钢铁侠是蜘蛛侠的好朋友之一。', '美国队长': '美国队长是蜘蛛侠的好朋友之一。', '绿巨人': '绿巨人是蜘蛛侠的好朋友之一。'}, 'text': '蜘蛛侠住在纽约。他的好朋友包括钢铁侠、美国队长和绿巨人。这些超级英雄们常常一起合作，面对各种挑战和敌人。你对他们的冒险有什么特别的记忆吗？'}

ConversationKGMemory的使用（了解）

ConversationKGMemory是一种基于知识图谱（Knowledge Graph） 的对话记忆模块，它比 ConversationEntityMemory 更进一步，不仅能识别和存储实体，还能捕捉实体之间的复杂关系，形成 结构化的知识网络。

特点：

  • 知识图谱结构 将对话内容转化为 (头实体, 关系, 尾实体) 的三元组形式
  • 动态关系推理

举例：

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pip install networkx
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#1.导入相关包  
from langchain.memory import ConversationKGMemory  
from langchain.chat_models import ChatOpenAI  
  
# 2.定义LLM  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)  
  
# 3.定义ConversationKGMemory对象  
memory = ConversationKGMemory(llm=llm)  
  
# 4.保存会话  
memory.save_context({"input": "向山姆问好"}, {"output": "山姆是谁"})  
memory.save_context({"input": "山姆是我的朋友"}, {"output": "好的"})  
  
# 5.查询会话  
memory.load_memory_variables({"input": "山姆是谁"})
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{'history': 'On 山姆: 山姆 是 我的朋友.'}
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memory.get_knowledge_triplets("她最喜欢的颜色是红色")
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[KnowledgeTriple(subject='山姆', predicate='是', object_='我的朋友'),
 KnowledgeTriple(subject='山姆', predicate='最喜欢的颜色是', object_='红色')]

VectorStoreRetrieverMemory(了解)

VectorStoreRetrieverMemory是一种基于 向量检索的先进记忆机制，它将对话历史存储在向量数据库 中，通过 语义相似度检索相关信息，而非传统的线性记忆方式。每次调用时，就会查找与该记忆关联最 高的k个文档。

适用场景：这种记忆特别适合需要长期记忆和语义理解的复杂对话系统。

原理：

举例:

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# 1.导入相关包  
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings  
from langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemory  
from langchain_community.vectorstores import FAISS  
from langchain.memory import ConversationBufferMemory  
  
# 2.定义ConversationBufferMemory对象  
memory = ConversationBufferMemory()  
memory.save_context({"input": "我最喜欢的食物是披萨"}, {"output": "很高兴知道"})  
memory.save_context({"Human": "我喜欢的运动是跑步"}, {"AI": "好的,我知道了"})  
memory.save_context({"Human": "我最喜欢的运动是足球"}, {"AI": "好的,我知道了"})  
  
# 3.定义向量嵌入模型  
embeddings_model = OpenAIEmbeddings(  
    model="text-embedding-ada-002"  
)  
  
# 4.初始化向量数据库  
vectorstore = FAISS.from_texts(memory.buffer.split("\n"), embeddings_model)  # 空初始化  
  
# 5.定义检索对象  
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs=dict(k=1))  
  
# 6.初始化VectorStoreRetrieverMemory  
memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever)  
  
print(memory.load_memory_variables({"prompt": "我最喜欢的食物是"}))
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{'history': 'Human: 我最喜欢的食物是披萨'}