このチュートリアルでは、大規(guī)模な言語モデル（LLM）を使用してPythonでチャットボットを構(gòu)築する方法、特にChatGPTを使用して、Langchainフレームワークで最適化する方法を示しています。 ChatGPTへの基本的なAPI呼び出しの作成、コンテキストの認(rèn)識(shí)を?qū)g裝し、Langchainのメモリ機(jī)能を効率的に會(huì)話する履歴管理を活用することをカバーしています。

チュートリアルは、

ライブラリを使用してCHATGPTに簡単なAPI呼び出しを行う方法を示すことから始まります。 強(qiáng)調(diào)された重要なポイントは、各初期API呼び出しがスタンドアロンの相互作用であることです。このモデルには、以前の會(huì)話の記憶が欠けています。

この制限に対処するために、このチュートリアルではコンテキストの認(rèn)識(shí)を紹介します。 OpenAI APIに渡されたopenaiリスト內(nèi)のシステム、アシスタント、およびユーザーメッセージの役割を使用して會(huì)話履歴を構(gòu)築する方法を説明します。 これにより、チャットボットが以前の相互作用を覚えておくことができます。 チュートリアルでは、會(huì)話の履歴を維持するためにこの

リストを自動(dòng)的に更新する方法を示します。

チュートリアルは、メモリ管理を改善するためにLangchainフレームワークを使用することに移行します。 Langchainは、特に長い會(huì)話に対処する場合、會(huì)話の履歴を処理するためのより効率的なアプローチを提供します。 各インタラクションを保存するためのmessagesを紹介し、messagesをラッパーとしてLLMとメモリを管理するために紹介します。

ラングチェーンの重要な利點(diǎn)は、

を使用して紹介されます。このメモリタイプは、以前の相互作用を要約して、各応答のChatGPTによって処理されるトークンの數(shù)を減らし、コスト削減とパフォーマンスの向上をもたらします。 チュートリアルでは、この高度なメモリタイプを使用して、過度の履歴でモデルを圧倒することなくコンテキストを維持する方法を示しています。 ConversationBufferMemoryこのチュートリアルは、コンテキスト対応のチャットボットの重要性を強(qiáng)調(diào)することで終了し、読者が提供されたビルディングブロックをカスタマイズして獨(dú)自のチャットボットを作成することを奨勵(lì)しています。 また、LLMS、Langchain、および自然言語処理についてさらに學(xué)習(xí)するための追加のリソースを指摘しています。 ConversationChain

ConversationSummaryBufferMemory

以上がChatGpt＆LangChainとのチャットボット開発：コンテキスト認(rèn)識(shí)アプローチの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。