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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

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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.")
コードを編集して実行