グラフに会話メモリを保存する
最もシンプルなチャットメッセージ履歴の戦略は、すべてのメッセージをそのままデータベースに保存する方法です。実装は簡単ですが、会話が長くなると情報を安定して取り出すのが難しくなります。長い会話では、各入力に一緒に送るトークン数が増えるため、コストやレイテンシの面でも問題が生じる可能性があります。
この演習はコースの一部です
Graph RAG with LangChain and Neo4j
演習の手順
- 提供された認証情報と
SESSION_ID変数を使って、Neo4j データベースにチャットメッセージを保存するためのクラスをインスタンス化します。 - ユーザーからのメッセージで会話を開始します。
- 生成された AI の応答を会話に追加します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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.")