SQLite
SQLite 是一个用 C 语言编写的数据库引擎。它不是一个独立的应用程序;相反,它是一个软件开发人员可以嵌入到其应用程序中的库。因此,它属于嵌入式数据库系列。它是部署最广泛的数据库引擎,被多个顶级网络浏览器、操作系统、手机和其他嵌入式系统使用。
在本指南中,我们将创建一个简单的对话链,它使用由 SqliteEntityStore
支持的 ConversationEntityMemory
。
# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass()
使用
要使用此存储功能,您只需提供两项内容:
- 会话ID - 会话的唯一标识符,例如用户名、电子邮件、聊天ID等。
- 连接字符串 - 指定数据库连接的字符串。对于 SQLite,该字符串是
slqlite:///
后跟数据库文件的名称。如果该文件不存在,它将被创建。
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory
chat_message_history = SQLChatMessageHistory(
session_id="test_session_id", connection_string="sqlite:///sqlite.db"
)
chat_message_history.add_user_message("Hello")
chat_message_history.add_ai_message("Hi")
API 参考:SQLChatMessageHistory
chat_message_history.messages
[HumanMessage(content='Hello'), AIMessage(content='Hi')]
链式调用
我们可以轻松地将此消息历史记录类与 LCEL Runnables 结合使用
为此,我们将使用 OpenAI,因此我们需要安装它。我们还需要将 OPENAI_API_KEY 环境变量设置为您的 OpenAI 密钥。
pip install -U langchain-openai
export OPENAI_API_KEY='sk-xxxxxxx'
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a helpful assistant."),
MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
("human", "{question}"),
]
)
chain = prompt | ChatOpenAI()
chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
chain,
lambda session_id: SQLChatMessageHistory(
session_id=session_id, connection_string="sqlite:///sqlite.db"
),
input_messages_key="question",
history_messages_key="history",
)
# This is where we configure the session id
config = {"configurable": {"session_id": "<SQL_SESSION_ID>"}}
chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)
AIMessage(content='Hello Bob! How can I assist you today?')
chain_with_history.invoke({"question": "Whats my name"}, config=config)
AIMessage(content='Your name is Bob! Is there anything specific you would like assistance with, Bob?')