Сохранение памяти разговора в графе
Самая простая стратегия хранения истории сообщений — сохранять все сообщения в базе данных в исходном виде. Такой подход легко реализовать, однако извлекать информацию из длинных разговоров может быть непросто. Кроме того, при большом количестве сообщений возрастают затраты и увеличивается задержка — из-за большого числа токенов, передаваемых с каждым запросом.
Это упражнение является частью курса
Graph RAG с LangChain и Neo4j
Инструкции к упражнению
- Создайте экземпляр класса для хранения сообщений чата в базе данных Neo4j, используя предоставленные учётные данные и переменную
SESSION_ID. - Начните разговор с сообщения от пользователя.
- Добавьте в разговор ответ, сгенерированный ИИ.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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.")