Збереження пам'яті розмови в графі
Найпростіша стратегія ведення історії чат-повідомлень — зберігати всі повідомлення в базі даних саме в тому вигляді, як вони надійшли. Таку реалізацію легко запрограмувати, але з довших розмов інформацію важче надійно витягати. Для тривалих діалогів також можуть виникати питання вартості та затримок через кількість токенів, що надсилаються з кожним запитом.
Ця вправа є частиною курсу
Graph RAG з LangChain і Neo4j
Інструкції до вправи
- Створіть екземпляр класу для збереження чат-повідомлень у базі даних Neo4j, використовуючи надані облікові дані та змінну
SESSION_ID. - Почніть розмову з повідомлення користувача.
- Додайте згенеровану AI відповідь до розмови.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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.")