趋近智
到目前为止,我们与语言模型的交流都是一问一答式的。我们发送请求,收到响应,而模型不记得之前的交流内容。这种无状态的特性在构建需要连续对话的应用(例如聊天机器人或助手)时,构成了一个明显的难题。如果没有保留上下文的机制,一次对话就只是一系列不连贯的问答。
本章将介绍记忆这种方法,以构建有状态的对话式应用。我们将使用 memory 模块来管理和保存对话历史,从而让你的应用在多轮对话中保持上下文。
你将学习如何实现几种记忆方案:
7.1 有状态对话的难题
7.2 实现对话缓存记忆
7.3 使用摘要记忆进行长对话
7.4 在对话中追踪实体
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