ChatGPT API与会话上下文记忆管理

在聊天机器人开发中，管理对话记忆（也称为会话上下文）一直是一个重要的挑战。会话上下文的管理直接影响到聊天机器人的智能表现，尤其是在处理多轮对话时。

会话上下文的示例与挑战

为了更好地理解会话上下文管理的重要性，我们可以通过以下示例对话来说明：

用户提出了一个直接且明确的问题。
随后的问题是一个上下文隐含问题，引用了第一个问题的内容，但表达较为模糊。
最后一个问题进一步模糊了上下文的引用。

在这种情况下，聊天机器人需要能够理解并记住之前的对话内容，以正确回答隐含问题。这种能力被称为会话记忆。

为了解决这一问题，可以使用少样本学习和总结等技术来有效管理对话记忆和上下文。

ChatGPT API的模型支持

目前，OpenAI 提供了以下几种 ChatGPT 模型：

gpt-4
gpt-3.5-turbo
gpt-4-0314
gpt-3.5-turbo-0301

这些模型可以通过简单的 API 调用来访问。以下是一个基本的代码示例，展示了如何调用 ChatGPT API 并实现对话功能：

pip install openai

import os
import openai
openai.api_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
completion = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI. Answer as concisely as possible.nKnowledge cutoff: 2021-09-01nCurrent date: 2023-03-02"},
        {"role": "user", "content": "How are you?"},
        {"role": "assistant", "content": "I am doing well"},
        {"role": "user", "content": "How long does light take to travel from the sun to the earth?"}
    ]
)
print(completion)

运行上述代码后，模型将返回如下输出：

{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "content": "It takes about 8 minutes and 20 seconds for light to travel from the sun to the earth.",
                "role": "assistant"
            }
        }
    ],
    "created": 1678039126,
    "id": "chatcmpl-6qmv8IVkCclnlsF5ODqlnx9v9Wm3X",
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 23,
        "prompt_tokens": 89,
        "total_tokens": 112
    }
}

会话记忆的管理方法

为了有效维护会话上下文，提交给模型的 ChatML 文档必须包含完整的会话历史。通过结合之前的对话内容，模型能够回答上下文相关的问题，从而实现会话记忆。

然而，当对话过长且超出模型的令牌限制时，需要采取措施缩短对话历史。这通常可以通过创建一个滚动日志来实现，仅保留最近的对话回合。

无代码开发中的会话记忆组件

在无代码生成应用程序开发中，编程任务通常被划分为多个组件。其中，对话记忆是一个关键部分。以下是 LangFlow 提供的三种会话记忆组件：

缓冲区：用于存储对话记忆。
对话总结：将对话内容总结后存入记忆。
知识图存储器：用于存储结构化的对话记忆。

通过这些组件，开发者可以构建一个具备记忆功能的通用聊天机器人，使其能够回答模糊的问题并保持上下文一致性。

总结

ChatGPT API 提供了强大的会话上下文管理能力，使开发者能够轻松实现多轮对话的记忆功能。通过合理利用模型的会话记忆特性以及工具组件（如缓冲区、总结和知识图存储器），可以有效提升聊天机器人的智能表现。未来，随着技术的不断发展，会话记忆管理将变得更加高效和智能，为各种应用场景提供更好的支持。

原文链接: https://cobusgreyling.medium.com/chatgpt-apis-managing-conversation-context-memory-8b100dfe544a

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