第12课：构建对话记忆：打造多轮对话RAG机器人

引言：从单次问答到连续对话的进化

在传统的RAG系统中，每个问题都被视为独立的查询，系统不会记住之前的对话内容。这种"健忘症"式的交互严重限制了用户体验——用户需要不断重复上下文，无法进行深入的、连贯的多轮对话。

本课将深入探讨如何为DeepSeek RAG应用添加记忆功能，使用LangChain的Memory模块构建真正理解对话上下文的智能助手，实现连贯、自然的多轮对话体验。

一、对话记忆的技术基础

1.1 对话记忆的核心价值

在多轮对话中，记忆系统需要解决几个关键问题：

• 指代消解：理解代词（它、这个、上述等）的具体指代对象

• 话题跟踪：维持对话主题的一致性

• 上下文关联：将当前问题与历史对话联系起来

• 状态保持：记住用户的偏好、设定和之前的决策

1.2 LangChain Memory模块架构

LangChain提供了丰富的记忆管理组件，构成了一个完整的内存管理体系：

# LangChain记忆体系结构
memory