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ग्राफ में कन्वर्सेशन मेमोरी सेव करना

सबसे सरल चैट मैसेज हिस्ट्री रणनीति है सभी संदेशों को डेटाबेस में ज्यों-का-त्यों सेव कर देना. इसे कोड करना आसान है, लेकिन लंबी बातचीतों से जानकारी को भरोसेमंद तरीके से निकालना मुश्किल हो सकता है. लंबी बातचीतों में, हर इनपुट के साथ भेजे जा रहे टोकन्स की संख्या के कारण लागत और latency संबंधी समस्याएँ भी हो सकती हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

LangChain और Neo4j के साथ Graph RAG

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • दिए गए credentials और SESSION_ID वैरिएबल का उपयोग करके Neo4j डेटाबेस में चैट मैसेज स्टोर करने के लिए एक class इंस्टैंशिएट करें.
  • यूज़र के संदेश से बातचीत शुरू करें.
  • बातचीत में AI द्वारा जनरेट किया गया एक response जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from langchain_neo4j import Neo4jChatMessageHistory

# Store chat history in Neo4j
history = ____(
    url=NEO4J_URL,
    username=NEO4J_USERNAME,
    password=NEO4J_PASSWORD,
    ____=SESSION_ID,
)

# Add a user message
history.____("My favourite character is Juliet.")

# Add an AI message
history.____("Great choice! Juliet is a multi-faceted and complex character.")
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