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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![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0fa934ff59d4472e9e5e2bbb96019ebf.png)
      • 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 )

在这里插入图片描述

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

  1. 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
  2. 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
  3. 支持多种LLM:可以与任何语言模型(如GPT、Llama、Qwen等)集成
  4. 内存类型可选:默认使用ConversationBufferMemory,也
http://www.dtcms.com/wzjs/497663.html

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