Capitolo 4. Usare LangGraph per aggiungere memoria al tuo chatbot
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
Nel Capitolo 3 hai imparato come fornire al tuo chatbot AI un contesto aggiornato e pertinente. In questo modo il tuo chatbot è in grado di generare risposte accurate in base agli input dell'utente. Ma questo non è sufficiente per creare un'applicazione pronta per la produzione. Come puoi fare in modo che la tua applicazione "chiacchieri" con l'utente, ricordando le conversazioni precedenti e il contesto pertinente?
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono stateless, il che significa che ogni volta che il modello viene sollecitato a generare una nuova risposta non ha memoria del prompt precedente o della risposta del modello. Per fornire queste informazioni storiche al modello, abbiamo bisogno di un sistema di memoria robusto che tenga traccia delle conversazioni e del contesto precedenti. Queste informazioni storiche possono essere incluse nel prompt finale inviato al LLM, dandogli così "memoria". La Figura 4-1 illustra questo aspetto.
Figura 4-1. La memoria e il recupero utilizzati per generare risposte consapevoli del contesto da un LLM
In questo capitolo imparerai a costruire questo sistema di memoria essenziale utilizzando i moduli integrati di LangChain per facilitare ...
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