开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-用LangChain、Streamlit与Redis构建AI模型的“不忘”人生（三）

一、前言

    在人工智能的世界里，记忆是一种稀缺而珍贵的能力。传统的对话模型往往只能记住最近几次交互内容，一旦对话结束，记忆也随之清空。然而，随着LangChain框架中ConversationSummaryBufferMemory的出现，我们有了让模型“记住重点”的能力。结合Redis这一高效的内存数据库和Streamlit打造的可视化界面，我们可以实现一个真正具备长期记忆能力的AI对话系统。

    本文将带你一步步搭建这样一个系统，并探索如何在实际应用中赋予AI更连贯、更个性化的理解与回应能力。

    关键词：configurable_fields使用技巧、动态参数、streamlit、Redis-Stack

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二、术语

2.1.Redis

    是一个开源的、高性能的键值对(key-value)数据库。它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

Redis的主要特点包括:

1. 高性能: 基于内存操作,读写速度很快。它单线程运行,每秒可执行数十万个读写操作。

2. 持久化: 支持快照(snapshot)和日志(AOF)两种持久化方式,可以将内存中的数据保存到磁盘上。