AGI大模型（33）：LangChain之Memory
大多数的 LLM 应用程序都会有一个会话接口，允许我们和 LLM 进行多轮的对话，并有一定的上下文记忆能力。但实际上，模型本身是不会记忆任何上下文的，只能依靠用户本身的输入去产生输出。而实现这个记忆功能，就需要额外的模块去保存我们和模型对话的上下文信息，然后在下一次请求时，把所有的历史信息都输入给模型，让模型输出最终结果。
在没有使用Memory的的情况下，大模型记忆上一次的回答，每次的回答都不相干。如下图：
大多数的 LLM 应用程序都会有一个会话接口，允许我们和 LLM 进行多轮的对话，并有一定的上下文记忆能力。但实际上，模型本身是不会记忆任何上下文的，只能依靠用户本身的输入去产生输出。而实现这个记忆功能，就需要额外的模块去保存我们和模型对话的上下文信息，然后在下一次请求时，把所有的历史信息都输入给模型，让模型输出最终结果。
在没有使用Memory的的情况下，大模型记忆上一次的回答，每次的回答都不相干。如下图：