LangChain对话链：打造智能多轮对话机器人
LangChain对话链：打造智能多轮对话机器人
目录
- LangChain对话链：打造智能多轮对话机器人
- ConversationChain 是什么
- 核心功能与特点
- 基本用法示例
- 内存机制
- 自定义提示词
- 应用场景
- 与其他链的结合
- `SequentialChain` 是什么
- 功能与作用
- 与SimpleSequentialChain的区别
- 主要参数
- 应用场景
- 常见思维链类型、内部逻辑
- 零样本思维链（Zero-shot CoT ）
- 少样本思维链（Few-shot CoT ）
- 链式结构思维链（CoT ）
- 程序辅助思维链（PoT，Program-of-Thought ）
- 自一致性思维链（CoT-SC，Chain-of-Thought Self-Consistency ）
- 树状思维链（ToT，Tree-of-Thought ）
ConversationChain 是什么
ConversationChain 是 LangChain 中一个基础但非常实用的链(Chain)，专门用于构建对话机器人或实现多轮对话功能。它能够维护对话历史，使模型在生成回复时考虑之前的交互内容，从而保持对话的连贯性。
核心功能与特点
- 对话历史管理：自动保存用户和AI的历史对话，作为后续回复的上下文
- 简单但灵活：提供基础的对话逻辑，可通过自定义提示词和内存组件进行扩展
- 支持多种LLM：可以与任何语言模型（如GPT、Llama、Qwen等）集成
- 内存类型可选：默认使用
ConversationBufferMemory，也